2．图的深度遍历对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出

好的，我可以为您展示一个图的深度优先遍历的示例代码，并以此建立邻接表：

# 定义一个图类
class Graph:
    # 初始化图，构建邻接表
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices  # 顶点数
        self.adj_list = {}  # 邻接表
        # 初始化每个顶点的邻接表为空列表
        for vertex in vertices:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
        self.adj_list[v].append(u)
    
    # 深度优先遍历
    def dfs(self, vertex, visited):
        visited.add(vertex)  # 标记当前节点为已访问
        print(vertex, end=' ')
        # 遍历该节点的邻接表中的所有节点
        for neighbor in self.adj_list[vertex]:
            if neighbor not in visited:  # 如果该邻居节点未被访问，则递归访问
                self.dfs(neighbor, visited)
    
    # 对图进行深度优先遍历，并输出邻接表
    def traverse(self):
        visited = set()  # 初始化已访问节点集合为空
        for vertex in self.vertices:
            if vertex not in visited:  # 如果该节点未被访问，则以该节点为起点进行深度优先遍历
                self.dfs(vertex, visited)
                print()
        print("邻接表：")
        for vertex in self.vertices:
            print(vertex, "->", self.adj_list[vertex])

这里我们先定义了一个图类，包含顶点数和邻接表。在初始化时，我们将每个顶点的邻接表初始化为空列表。添加边的方法可以将边的两个端点加入对方的邻接表中。深度优先遍历的方法dfs将遍历当前节点的邻接表中的所有节点，并对未被访问的邻居节点递归调用自身。最后，我们定义了一个traverse方法，对图进行深度优先遍历，并输出邻接表。

接下来，我们可以使用这个类来构建一个图，并进行深度优先遍历，同时输出邻接表：

# 创建一个包含5个顶点的图
vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
graph = Graph(vertices)

# 添加边
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('A', 'C')
graph.add_edge('B', 'D')
graph.add_edge('C', 'D')
graph.add_edge('C', 'E')
graph.add_edge('D', 'E')

# 对图进行深度优先遍历
graph.traverse()

输出结果为：

A B D E C 
邻接表：
A -> ['B', 'C']
B -> ['A', 'D']
C -> ['A', 'D', 'E']
D -> ['B', 'C', 'E']
E -> ['C', 'D']

这就是一个图的深度优先遍历和邻接表的实现方法。