用C语言写一个图算法，以数组（邻接矩阵）或邻接表为存储结构，建立一个图，包括定义图的数组或邻接表存储表示，输出图G的深度优先序列，广度优先序列和邻接矩阵。

好的，以下是一个简单的图算法的C语言实现，使用邻接矩阵作为存储结构：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_VERTICES 100

int visited[MAX_VERTICES]; // 记录是否已经访问过
int adjacency_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵
int queue[MAX_VERTICES]; // 广度优先搜索需要使用的队列

int num_vertices = 0; // 图中顶点的数量

// 添加边
void add_edge(int start, int end) {
    adjacency_matrix[start][end] = 1;
    adjacency_matrix[end][start] = 1;
}

// 深度优先搜索
void dfs(int vertex) {
    visited[vertex] = 1;
    printf("%d ", vertex);
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        if (adjacency_matrix[vertex][i] && !visited[i]) {
            dfs(i);
        }
    }
}

// 广度优先搜索
void bfs(int vertex) {
    int front = 0, rear = 0;
    queue[rear++] = vertex;
    visited[vertex] = 1;
    while (front != rear) {
        int v = queue[front++];
        printf("%d ", v);
        for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
            if (adjacency_matrix[v][i] && !visited[i]) {
                visited[i] = 1;
                queue[rear++] = i;
            }
        }
    }
}

int main() {
    scanf("%d", &num_vertices);
    int num_edges;
    scanf("%d", &num_edges);
    for (int i = 0; i < num_edges; i++) {
        int start, end;
        scanf("%d %d", &start, &end);
        add_edge(start, end);
    }
    printf("邻接矩阵：\n");
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
            printf("%d ", adjacency_matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    printf("深度优先序列：");
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        visited[i] = 0;
    }
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        if (!visited[i]) {
            dfs(i);
        }
    }
    printf("\n");
    printf("广度优先序列：");
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        visited[i] = 0;
    }
    for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
        if (!visited[i]) {
            bfs(i);
        }
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

使用邻接表作为存储结构的实现和上述代码类似，只需要修改存储结构和深度优先搜索、广度优先搜索的实现即可。