图算法实现：深度优先搜索和广度优先搜索

深度优先搜索（Depth-First Search）和广度优先搜索（Breadth-First Search）是图算法中常用的两种搜索方法。在本文中，我们将使用C++编程语言和boost::graph模块来实现这两种算法，并提供相应的测试程序。

首先，让我们来了解一下深度优先搜索和广度优先搜索的概念和原理。

深度优先搜索通过从起始节点开始，尽可能深地探索图的分支，直到无法继续深入为止，然后回溯到前一个节点，继续探索其他分支。这种搜索方式类似于我们在迷宫中寻找出口时的策略，先选择一条路径，直到无法继续前进，然后返回上一个节点，选择其他路径继续探索。

广度优先搜索则是从起始节点开始，逐层地向外扩展搜索。它先访问起始节点的所有邻居节点，然后再访问这些邻居节点的邻居节点，以此类推，直到找到目标节点或遍历完整个图。广度优先搜索可以用来计算最短路径或找到与起始节点距离在给定范围内的节点。

接下来，我们将使用boost::graph模块来实现这两种搜索算法。boost::graph是一个功能强大的C++图库，提供了许多图算法的实现。

首先，我们需要安装boost库并包含相关的头文件。确保你已经正确安装了boost库并将其路径添加到编译器的搜索路径中。

#include <iostream>