构造一个无向图,从给定起点开始进行深度优先遍历和广度优先遍历,并输出相应的遍历序列。 输入格式: 输入第一行给出三个正整数,分别表示无向图的节点数N(1<N≤10)、边数M(≤50)和遍历的起始节点编号S(

很高兴为您解答问题！这是一个与深度优先遍历和广度优先遍历相关的问题，需要对图的遍历算法有所了解。

首先，我们需要构造一个无向图。根据题目中给出的节点数N和边数M，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。为了方便起见，我们可以使用邻接矩阵来表示图。

代码如下：

N, M, S = map(int, input().split())  # 输入节点数、边数和起始节点编号
graph = [[0] * N for i in range(N)]  # 初始化邻接矩阵
for i in range(M):
    u, v = map(int, input().split())  # 输入边的两个节点
    graph[u][v] = graph[v][u] = 1  # 在邻接矩阵中标记边

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（DFS）：

def DFS(graph, start):
    visited = [False] * len(graph)  # 标记所有节点为未访问
    stack = [start]  # 使用栈来记录遍历顺序
    while stack:
        node = stack.pop()  # 取出栈顶节点
        if not visited[node]:
            visited[node] = True  # 标记节点为已访问
            print(node, end=' ')  # 输出节点序号
            for i in range(len(graph[node])):
                if graph[node][i] == 1 and not visited[i]:
                    stack.append(i)  # 将未访问的相邻节点入栈

广度优先遍历算法（BFS）：

from collections import deque

def BFS(graph, start):
    visited = [False] * len(graph)  # 标记所有节点为未访问
    queue = deque([start])  # 使用队列来记录遍历顺序
    while queue:
        node = queue.popleft()  # 取出队首节点
        if not visited[node]:
            visited[node] = True  # 标记节点为已访问
            print(node, end=' ')  # 输出节点序号
            for i in range(len(graph[node])):
                if graph[node][i] == 1 and not visited[i]:
                    queue.append(i)  # 将未访问的相邻节点入队

最后，我们可以分别调用DFS和BFS函数，并输出遍历序列。

代码如下：

DFS(graph, S)
print()
BFS(graph, S)

希望能解决您的问题！