2.分析程序中图的深度优先遍历算法（可参考课本P211），验证结果。并尝试完成图的广度优先遍历算法（可参考课本P213－214）。

在您的参考材料中[^1]^2提到的是关于点云处理和分类的结果，而不是图的深度优先遍历(Depth First Search, DFS)或广度优先遍历(Breadth First Search, BFS)算法。这些算法通常应用于图论中的数据结构分析，而非点云处理中的任务。

对于您请求的深度优先遍历和广度优先遍历算法的分析与实现，这超出了给定的点云处理和分类程序范围。然而，我可以简单概述这两个算法：

**深度优先遍历(DFS)**:
- 从选定的起始节点开始，访问该节点。
- 对当前节点的所有未访问邻接节点递归执行相同过程。
- 直到所有路径都被探索，或无法找到未访问节点时停止。

**广度优先遍历(BFS):**
- 从选定的起始节点开始，放入一个队列。
- 取出队列的第一个节点，访问它。
- 将它的所有未访问邻接节点加入队列，并标记为已访问。
- 重复此过程直到队列为空或找到所需结果。

要实现这些算法，您需要使用一个图的数据结构（如邻接矩阵或邻接表），而不仅仅是点云数据。如果您是在学习图形相关的课程，可以在文本编辑器中创建一个简单的图表示，然后应用上述算法来演示。

由于具体代码不在提供的参考资料中，这里无法直接给出代码示例。不过，您可以在Python中使用`networkx`库来快速实现这两种搜索算法，比如：

# 假设我们有一个名为G的网络x
import networkx as nx

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

# BFS
def bfs(G, start):
    visited = set()
    queue = [(start, 0)]
    while queue:
        vertex, depth = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend([(neighbor, depth + 1) for neighbor in G.neighbors(vertex) if neighbor not in visited])

# 使用您自己的图G和起始节点调用这些函数

请注意，为了演示这两个算法，您需要自己构建一个图实例，而不能直接用点云数据。