采用邻接表存储结构，编写一个求无向图的连通分量个数的算法。

邻接表是一种存储图的方式，可以表示图中的每个顶点以及每个顶点所连接的边。我们可以通过遍历图的所有顶点，并且在遍历时使用深度优先搜索（DFS）算法来计算无向图的连通分量个数。

具体算法步骤如下：

1. 遍历图的所有顶点，对于每个顶点，如果它没有被访问过，就以该顶点为起点进行深度优先搜索。

2. 在深度优先搜索中，对于每个未被访问过的相邻顶点，将其标记为已访问，并以该顶点为起点进行递归搜索。

3. 在搜索结束后，如果搜索到的所有顶点都已被标记为已访问，说明这些顶点构成一个连通分量，将其计数器加1。

4. 重复以上步骤，直到所有顶点都被访问过。

下面是一个具体的实现：

def count_connected_components(graph):
    visited = set()  # 用一个集合记录已经访问过的顶点
    count = 0  # 连通分量的个数

    def dfs(v):
        visited.add(v)  # 标记顶点v为已访问
        for neighbor in graph[v]:
            if neighbor not in visited:
                dfs(neighbor)

    for v in graph:
        if v not in visited:
            dfs(v)
            count += 1

    return count

其中 `graph` 是以邻接表的形式存储的无向图，每个顶点以及与它相邻的顶点都被表示为一个列表。

该算法的时间复杂度为 $O(|V| + |E|)$，其中 $|V|$ 是顶点的个数，$|E|$ 是边的个数。