c++基于深度优先搜索,统计邻接矩阵存储图中的连通分量

类似于邻接表存储图的情况，可以使用深度优先搜索算法来统计邻接矩阵存储图中的连通分量。以下是C++代码示例：

#include <iostream>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;
int graph[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵存储图
bool visited[MAXN];    // 记录每个节点是否被访问过

void dfs(int u, int n) {
    visited[u] = true;
    for (int v = 1; v <= n; v++) {
        if (graph[u][v] && !visited[v])
            dfs(v, n);
    }
}

int countComponents(int n) {
    int cnt = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!visited[i]) {
            cnt++;
            dfs(i, n);
        }
    }
    return cnt;
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m; // n为节点数，m为边数
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        graph[u][v] = graph[v][u] = 1;
    }
    int ans = countComponents(n);
    cout << "There are " << ans << " connected components." << endl;
    return 0;
}

注意，此处同样为无向图，如果是有向图，则需要根据邻接矩阵的定义进行适当修改。