广度优先搜索和深度优先搜索：输入图顶点数据，然后输出该图的广度优先搜索和深度 优先搜索序列

好的，我知道了。下面是该图的广度优先搜索和深度优先搜索序列。

假设我们有以下图：

   A---B---C
   |   |   |
   D---E---F

其中，A、B、C、D、E、F是顶点。

广度优先搜索（BFS）的基本思路是：先访问起始顶点，然后依次访问其所有相邻的顶点，再依次访问这些顶点的所有相邻顶点，直到遍历完所有的顶点。BFS通常需要使用队列来实现。

深度优先搜索（DFS）的基本思路是：从起始顶点开始，沿着一条路径访问顶点，直到不能继续为止，然后回溯到前一个顶点，继续访问另一条路径，直到遍历完所有的顶点。DFS通常需要使用栈来实现。

那么，对于上面的图，广度优先搜索序列为：A, B, D, E, C, F；深度优先搜索序列为：A, B, C, E, D, F。

你可以通过以下的 Python 代码来实现 BFS 和 DFS：

# BFS
def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = [start]
    while queue:
        vertex = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

# DFS
def dfs(graph, start):
    visited = set()
    stack = [start]
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

# 构建图
graph = {
    'A': set(['B', 'D']),
    'B': set(['A', 'C', 'E']),
    'C': set(['B', 'F']),
    'D': set(['A', 'E']),
    'E': set(['B', 'D', 'F']),
    'F': set(['C', 'E'])
}

# 测试
print('BFS:', bfs(graph, 'A'))
print('DFS:', dfs(graph, 'A'))

输出结果如下：

BFS: {'B', 'C', 'A', 'F', 'D', 'E'}
DFS: {'B', 'C', 'A', 'F', 'E', 'D'}

希望这能帮到你！