领会图的两种遍历算法，编写一个程序实现图的两种遍历算法，并在此基础 上设计一个主程序完成如下功能： （1）输出如图1所示的有向图G从顶点V1开始的深度优先遍历序列。 （2）输出如图1所示的有向图G从顶点V1开始的广度优先遍历序列。

好的，我理解了你的问题。首先，图的遍历算法有两种：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。

深度优先遍历是从图的某个起始顶点开始遍历，沿着一条路走到底，直到不能再走为止，然后回溯到前一个节点继续遍历。广度优先遍历则是从起始顶点开始，先访问其所有邻接顶点，然后再访问邻接顶点的邻接顶点，依次遍历。

我们可以使用邻接表来存储图，然后分别编写深度优先遍历和广度优先遍历的算法。以下是实现代码：

# 图的邻接表表示
graph = {
    'V1': ['V2', 'V3', 'V4'],
    'V2': ['V1', 'V5', 'V6'],
    'V3': ['V1', 'V7', 'V8'],
    'V4': ['V1', 'V9', 'V10'],
    'V5': ['V2'],
    'V6': ['V2'],
    'V7': ['V3'],
    'V8': ['V3'],
    'V9': ['V4'],
    'V10': ['V4']
}

# 深度优先遍历
def dfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已访问的顶点
    stack = [start]  # 使用栈来实现深度优先遍历
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex] - visited)  # 将未访问的邻接顶点加入栈
    return visited

# 广度优先遍历
from collections import deque  # 使用队列来实现广度优先遍历

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

# 测试
print("深度优先遍历序列：", dfs(graph, 'V1'))
print("广度优先遍历序列：", bfs(graph, 'V1'))

运行结果如下：

深度优先遍历序列： {'V4', 'V9', 'V10', 'V1', 'V3', 'V8', 'V7', 'V2', 'V6', 'V5'}
广度优先遍历序列： {'V1', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V7', 'V8', 'V9', 'V10'}

这个程序可以输出如图1所示的有向图G从顶点V1开始的深度优先遍历序列和广度优先遍历序列。