编程要求 输入 多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。第二行到第m+1行每行有两个整数h和k，代表边依附的两个顶点。第m+2行有一个整数d，代表从d开始遍历。当n和m都等于0时，输入结束。 输出 每组数据输出一行，为深度优先搜索的遍历结果。每两个数字之间用空格隔开。

好的，这是一个深度优先搜索（DFS）遍历图的问题，以下是代码实现：

def dfs(cur, visited, graph, res):
    visited[cur] = True
    res.append(cur)
    for next_node in graph[cur]:
        if not visited[next_node]:
            dfs(next_node, visited, graph, res)

while True:
    n, m = map(int, input().split())
    if n == 0 and m == 0:
        break
    graph = [[] for _ in range(n+1)]
    for i in range(m):
        h, k = map(int, input().split())
        graph[h].append(k)
        graph[k].append(h)
    d = int(input())
    visited = [False] * (n+1)
    res = []
    dfs(d, visited, graph, res)
    print(" ".join(str(x) for x in res))

以上代码中，dfs函数接收当前节点cur，已经访问过的节点列表visited，节点之间的关系图graph和遍历结果列表res作为参数。将当前节点cur标记为已经访问过，将其加入遍历结果列表res。然后，遍历当前节点cur所能到达的所有节点，如果这些节点中存在一个未被访问过的节点next_node，则递归调用dfs函数以遍历next_node节点。最后，将遍历结果列表res中的元素按顺序输出。

在主程序中，首先读入顶点个数n和边数m，如果n和m均为0，则退出循环。接下来，对于每条边，读入边依附的两个顶点h和k，并在关系图graph中将节点h和节点k相连接。最后，读入起始遍历节点d，将已经访问过的节点列表visited初始化为全False，将遍历结果列表res初始化为空列表，调用dfs函数以遍历从起点d开始能够到达的所有节点，并将遍历结果输出。