一、单项选择题
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解析：广度优先搜索以起始结点为中心，一层一层地向外层扩展遍历图的顶点，因此无法考虑到边权值，只适合求边权值相等的图的单源最短路径。广度优先搜索相当于树的层序遍历，选项Ⅲ错误。广度优先搜索需要用到队列，深度优先搜索需要用到栈，选项Ⅳ正确。
正确答案：
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解析：
正确答案：
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解析：DFS（或BFS）可用来计算无向图的连通分量数，因为一次遍历必然会将一个连通图中的所有顶点都访问到，所以计算图的连通分量数正好是DFsTraverse()中DFS被调用的次数。
正确答案：
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解析：深度优先遍历时，每个顶点表结点和每个边表结点均查找一次。每个顶点递归调用一次。需要借助一个递归工作栈:而广度优先遍历时，也是每个顶卢表结点和每个边敲结点均查找一次，需要借助一个辅助队列。因此，时间复杂度都是O(n +e)。空间复杂度都是O(n)。
正确答案：
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解析：在图的广度优先遍历算法中，每个顶点被访问后立即做访问标记并入队。若队列不空，则队首顶点出队，若该顶点的邻接顶点未被访问，则访问之，做访问标记并入队:若被访问过。则跳过，如此反复，直至队空。因此，在广度优先遍历过程中，每个顶点最多入队一次。
正确答案：
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解析：采用邻接矩阵表示时，查找一个顶点所有出边的时间复杂度为O(n)，共有n个顶点，所以时间复杂度均为O(n^2)。
正确答案：
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解析：画出草图后，此类题可以根据边的邻接关系快速排除错误选项。以A为例，在遍历到e之后，应该访问与e邻接但未被访问的结点，(e, c)显然不在边集中。
正确答案：
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解析：仅1和4正确。以2为例，遍历到c之后，与c邻接且未被访问的结点为空集，所以应为a的邻接点b或e入栈。以3为例，因为遍历要按栈退回，所以是先b后c，而不能先c后b。
正确答案：
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解析：图的深度优先搜索类似于树的先根遍历，即先访问结点，再递归向外层结点遍历，都采用回溯算法。图的广度优先搜索类似于树的层序遍历，即一层一层向外层扩展遍历，都需要采用队列来辅助算法的实现。
正确答案：
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解析：DFS序列产生的路径为<1,2>,<2,5>,<5,4>,3,6>;BFS序列产生的路径为<1,2>,<1,4>,2,5>,<3,6>。
正确答案：
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解析：画出V和E对应的图G，然后根据搜索算法求解。
正确答案：
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解析：利用深度优先遍历可以判断图G中是否存在回路。
对于无向图来说，若深度优先遍历过程中遇到了回边，则必定存在环;对于有向图来说，这条回边可能是指向深度优先森林中另一棵生成树上的顶点的弧;但是，从有向图的某个顶点v出发进行深度优先遍历时，若在DFS(v)结束之前出现一条从顶点u到顶点v的回边，且u在生成树上是v的子孙，则有向图必定存在包含顶点v和顶点u的环。
正确答案：
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解析：连通分量是无向图的极大连通子图，其中极大的含义是将依附于连通分量中顶点的所有边都加上，所以连通分量中可能存在回路，这样就不是生成树了。
正确答案：
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解析：对于无向图的广度优先搜索生成树，起点到其他顶点的路径是图中对应的最短路径，即所有生成树中树高最小。此外，深度优先总是尽可能“深”地搜索图，因此其路径也尽可能长，所以深度优先生成树的树高总是大于或等于广度优先生成树的树高。
正确答案：
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解析：广度优先遍历需要借助队列实现。采用邻接表存储方式对图进行广度优先遍历时，每个顶点均需入队一次(顶点表遍历)，所以时间复杂度为O(n)，在搜索所有顶点的邻接点的过程中，每条边至少访问一次（出边表遍历)，所以时间复杂度为O(e)，算法总的时间复杂度为O(n+e)。
正确答案：
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解析：只要掌握DFS和 BFS的遍历过程，便能轻易解决。逐个代入，手工模拟，选项D是深度优先遍历，而不是广度优先遍历。
正确答案：
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解析：
正确答案：
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解析：按深度优先遍历的策略进行遍历。对于A:先访问V，然后访问与V邻接且未被访问的任意一个顶点（满足的有V,V和Vx)，此时访问V，然后从V出发，访问与V邻接且未被访问的任意一个顶点（满足的只有V)，然后从V出发，访问与V邻接且未被访问的任意一个顶点(满足的只有V)，然后从V出发，访问与巧邻接且未被访问的任意一个顶点（满足的只有Vz)，结束遍历。B和C的分析方法与A相同。对于D，首先访问V，然后从环出发，访问与邻接且未被访问的任意一个顶点（满足的有 V,7和V)，然后从V出发，访问与V邻接且未被访问的任意一个顶点（满足的只有Vs)，按规则本应该访问V，但D却访问了V，错误。
二、综合应用题
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解答：
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解答：
