给定一个无向连通图G，采用深度优先搜索方式访问图中节点，并输出。

以下是基于邻接表的深度优先搜索遍历无向连通图的Python实现：

# 定义图类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices  # 节点数
        self.adj = [[] for i in range(vertices)]  # 邻接表

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u].append(v)
        self.adj[v].append(u)

    # 深度优先搜索遍历
    def DFS(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=' ')
        for i in self.adj[v]:
            if not visited[i]:
                self.DFS(i, visited)

    # 遍历图
    def traverse(self, start):
        visited = [False] * self.V
        if start in range(self.V):
            self.DFS(start, visited)
        else:
            print("起点不在图中！")

以下是基于邻接矩阵和队列的广度优先搜索遍历无向连通图的Python实现：

# 定义图类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices  # 节点数
        self.adj = [[0] * vertices for i in range(vertices)]  # 邻接矩阵

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u][v] = 1
        self.adj[v][u] = 1

    # 广度优先搜索遍历
    def BFS(self, v, visited):
        queue = []
        visited[v] = True
        queue.append(v)
        while queue:
            v = queue.pop(0)
            print(v, end=' ')
            for i in range(self.V):
                if self.adj[v][i] == 1 and not visited[i]:
                    visited[i] = True
                    queue.append(i)

    # 遍历图
    def traverse(self, start):
        visited = [False] * self.V
        if start in range(self.V):
            self.BFS(start, visited)
        else:
            print("起点不在图中！")

调用示例：

# 创建图
g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 4)

# 深度优先搜索遍历
print("深度优先搜索遍历：")
g.traverse(0)
print()

# 广度优先搜索遍历
print("广度优先搜索遍历：")
g.traverse(0)
print()