建立任意无向图，采用邻接矩阵存储，完成以下操作：对该图进行深度优先遍历，并输出遍历结果；对该图进行广度优先遍历，并输出遍历结果。

好的，我可以给你提供一个Python的实现，首先定义一个Graph类来存储图，使用邻接矩阵表示：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.adj_matrix = [[0] * self.V for i in range(self.V)]

    def add_edge(self, src, dest):
        self.adj_matrix[src][dest] = 1
        self.adj_matrix[dest][src] = 1

上面的代码中，我们定义了一个Graph类，并且使用邻接矩阵来存储图，其中V表示顶点数，adj_matrix是一个二维矩阵，用于存储边的关系。add_edge方法用于添加边，我们采用无向图，因此需要将两个方向都添加。

接下来我们可以使用深度优先遍历和广度优先遍历算法来遍历图。

深度优先遍历算法：

def dfs_iterative(self, start):
        visited = [False] * self.V
        stack = []
        stack.append(start)
        while stack:
            curr = stack.pop()
            if not visited[curr]:
                visited[curr] = True
                print(curr, end=' ')
            for i in range(self.V-1, -1, -1):
                if self.adj_matrix[curr][i] == 1 and not visited[i]:
                    stack.append(i)

上面的代码中，我们使用栈来进行迭代式遍历，初始时将起始节点放入栈中，然后遍历栈中的节点，如果该节点没有被访问过，则标记为已访问，并输出。然后遍历该节点的邻居，将未访问的邻居放入栈中。

广度优先遍历算法：

def bfs_iterative(self, start):
        visited = [False] * self.V
        queue = []
        queue.append(start)
        visited[start] = True
        while queue:
            curr = queue.pop(0)
            print(curr, end=' ')
            for i in range(self.V):
                if self.adj_matrix[curr][i] == 1 and not visited[i]:
                    queue.append(i)
                    visited[i] = True

上面的代码中，我们使用队列进行迭代式遍历，初始时将起始节点放入队列中，并标记为已访问，然后遍历队列中的节点，输出该节点，并遍历该节点的邻居，将未访问的邻居放入队列中。

最后，我们可以创建一个Graph对象，添加节点和边，然后调用上面定义的深度优先遍历和广度优先遍历算法完成遍历：

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

print('DFS Traversal:')
g.dfs_iterative(0)

print('\nBFS Traversal:')
g.bfs_iterative(0)

完整代码如下：