广度优先遍历深度优先遍历函数的作用，包含整个函数的输入输出函数，代码段的作用

广度优先遍历和深度优先遍历都是用来遍历图或树的算法。

广度优先遍历（BFS）从起点开始，依次访问其所有邻居节点，然后访问邻居节点的邻居节点，以此类推，直到遍历完整张图。BFS 通常使用队列来实现。

深度优先遍历（DFS）从起点开始，访问其一个邻居节点，然后再访问该邻居节点的一个邻居节点，以此递归下去，直到遍历完整张图或树。DFS 通常使用递归来实现。

下面是一个 Python 代码段，演示了如何实现 BFS 和 DFS：

# 图的邻接表表示法
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

# BFS 遍历函数
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 遍历函数
def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    for next in graph[start] - visited:
        dfs(graph, next, visited)
    return visited

输入函数：以上代码段中的输入为一个图的邻接表表示法和起始节点。邻接表是一个字典，键是节点，值是它的邻居节点列表。输出函数：以上代码段中的输出为一个集合，表示遍历过的节点集合。

BFS 和 DFS 的作用是遍历图或树。在实际应用中，它们可以用于查找节点之间的连通性、寻找最短路径或最优路径等。