掌握图的存储结构，实现图的深度和广度优先遍历算法，用C++完成图的深度优先遍历算法、广度优先遍历算法。其中，邻接表的创建相当于创建多个单链表。图中字母节点需要自己输入

好的，你的问题是关于图的存储结构和遍历算法的，我会尽力回答。

首先，图是由多个节点和它们之间的边组成的数据结构，可以用邻接矩阵或邻接表来存储。对于稠密图，邻接矩阵比较适合，因为它可以用一个二维数组表示所有节点之间的边；而对于稀疏图，邻接表更加节省空间，因为它只需要存储节点之间存在的边。

在邻接表中，每个节点都对应一个链表，链表中存储了该节点与其他节点之间的边。我们可以用一个数组来存储所有节点的链表头指针，然后根据需要在链表中添加或删除边。创建邻接表的代码如下：

const int MAXN = 1000;
struct Edge {
    int to, next; // to表示边的终点，next表示下一条边在链表中的位置
} edges[MAXN];
int head[MAXN], tot; // head存储所有节点的链表头指针，tot表示当前链表中边的数量
void addEdge(int u, int v) { // 添加一条从u到v的边
    edges[++tot].to = v;
    edges[tot].next = head[u];
    head[u] = tot;
}

接下来是深度优先遍历和广度优先遍历算法的实现。深度优先遍历可以用递归来实现，每次访问一个节点时，先将该节点标记为已访问，然后递归遍历与该节点相邻的所有未访问节点。代码如下：

bool vis[MAXN]; // vis数组用于标记每个节点是否已访问
void dfs(int u) { // 从节点u开始深度优先遍历图
    vis[u] = true;
    // 对节点u进行操作
    for (int i = head[u]; i != 0; i = edges[i].next) {
        int v = edges[i].to;
        if (!vis[v]) {
            dfs(v);
        }
    }
}

广度优先遍历则需要借助队列来实现。首先将起始节点加入队列，然后每次取出队首元素，访问该节点并将与它相邻的所有未访问节点加入队列，直到队列为空为止。代码如下：

bool vis[MAXN];
void bfs(int u) { // 从节点u开始广度优先遍历图
    queue<int> q;
    q.push(u);
    vis[u] = true;
    while (!q.empty()) {
        int x = q.front();
        q.pop();
        // 对节点x进行操作
        for (int i = head[x]; i != 0; i = edges[i].next) {
            int v = edges[i].to;
            if (!vis[v]) {
                q.push(v);
                vis[v] = true;
            }
        }
    }
}

以上就是图的存储结构和遍历算法的基本实现方法，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。