算法1:输入图的类型、顶点数、狐(边)数、顶点信息、狐(边)信息,建立相应的图(具体类型可以是无向图、有向图、无向网、有向网,采用邻接矩阵存储结构);分别按深度优先搜索和广度优先搜索遍历图;按某种形式输

出遍历结果。

算法2：

1. 根据输入的图类型，顶点数和边数，创建一个空的图。

2. 根据输入的顶点信息，将每个顶点添加到图中。

3. 根据输入的边信息，将每条边添加到图中。

4. 根据图的类型，使用邻接矩阵存储结构来表示图。

5. 对于深度优先搜索算法，从任意一个顶点开始，将该顶点标记为已访问，然后访问该顶点的所有未访问过的相邻顶点，直到所有顶点都被访问过。

6. 对于广度优先搜索算法，从任意一个顶点开始，将该顶点标记为已访问，然后将该顶点的所有相邻顶点加入到一个队列中。依次从队列中取出每个顶点，标记为已访问，并将其相邻顶点加入到队列中，直到所有顶点都被访问过。

7. 输出遍历结果，可以按照某种形式进行输出，例如输出每个顶点被访问的顺序或者输出遍历路径等。

注意：在实现算法时，需要考虑图中可能存在多个连通分量的情况，需要对每个连通分量都进行遍历。同时，需要考虑某些顶点可能无法被访问到的情况，例如存在孤立点或者存在环路等。

相关问题

1.从键盘输入无向图若干个顶点信息，以！作为结束； 2.输入一组顶点信息，分别表示图中边依附的两个顶点和权值，以-1 作为输入结束；以邻接矩阵作为存储； 3.输入起始顶点 4.利用prim算法求解最小生成树，输出每一步选出的边； 5.输出最小生成树的代价。写出上述问题的算法设计思路和解决的关键问题和求解过程中遇到的主要技术难点和小结；

算法设计思路：

1. 从键盘输入顶点信息，以'!'作为结束符，使用数组存储顶点信息。

2. 输入边的信息，使用邻接矩阵存储图的边和权值。

3. 输入起始顶点，将该顶点加入最小生成树中。

4. 在剩余的顶点中，找到与已选顶点之间权值最小的边，将其加入最小生成树中。

5. 对于新加入的顶点，更新与其相邻的顶点的最短距离。

6. 重复步骤4和5，直到所有顶点都加入最小生成树中。

7. 输出每一步选出的边以及最小生成树的代价。

解决的关键问题：

1. 如何输入和存储顶点和边的信息。

2. 如何判断是否已经遍历完所有的顶点，以及如何更新最短距离。

3. 如何输出每一步选出的边和最小生成树的代价。

求解过程中遇到的主要技术难点：

1. 如何使用邻接矩阵存储图的边和权值。

2. 如何使用Prim算法求解最小生成树。

3. 如何输出每一步选出的边和最小生成树的代价。

小结：

Prim算法是一种求解最小生成树的经典算法，它的核心思想是从一个起始顶点开始，逐步加入最小的边，直到所有顶点都加入最小生成树中。在求解过程中，需要注意如何输入和存储顶点和边的信息，以及如何输出每一步选出的边和最小生成树的代价。

输入指定的边数和顶点数建立图，并输出深度优先遍历和广度优先遍历的结果。

好的，以下是回复：

可以通过输入指定的边数和顶点数来建立图，然后可以使用深度优先遍历和广度优先遍历算法来遍历图。深度优先遍历是一种递归算法，它从起点开始遍历图，沿着一条路径尽可能深入地访问每个顶点，直到无法继续为止，然后回溯到上一个顶点，继续遍历其他路径。广度优先遍历是一种非递归算法，它从起点开始遍历图，按照距离起点的距离逐层遍历每个顶点，直到遍历完所有顶点为止。两种遍历算法都可以用来查找图中的路径、连通性等问题。