采用邻接表存储结构，设计一个算法，判断无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径

在采用邻接表存储结构的无向图中，我们可以使用深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）来查找两个顶点之间是否存在长度为 k 的简单路径。这里我们选择BFS，因为它保证了先找到的路径总是较短的，如果存在长度为 k 的路径，BFS一定可以在 k 步内找到。

以下是一个基于 Python 的基本算法步骤：

1. 初始化一个队列，并将起始顶点加入队列。
2. 创建一个布尔数组 visited，标记每个顶点是否已经访问过。初始时，除了起点所有顶点都设为未访问。
3. 使用一个变量 `shortest_path` 来记录当前最短路径的长度，初始化为无穷大。
4. 进行宽度优先遍历：
a. 当队列非空时，弹出第一个顶点 v。
b. 如果 v 就是我们要找的目标顶点，检查 `shortest_path + 1` 是否等于 k。如果是，则找到了一条长度为 k 的路径，返回 true。
c. 遍历顶点 v 的邻居列表，对于每个邻居 u：
i. 如果 u 未访问过，更新 visited[u] 为已访问，并将 u 加入队列，同时更新 `shortest_path` 为当前值。
5. 遍历完成后如果没有找到长度为 k 的路径，返回 false。

def has_k_length_path(graph, start, end, k):
    queue = [(start, 0)]
    visited = {start: True}
    
    while queue:
        vertex, depth = queue.pop(0)
        
        if vertex == end and depth + 1 == k:
            return True
        
        for neighbor in graph[vertex]:
            if not visited.get(neighbor, False):
                visited[neighbor] = True
                queue.append((neighbor, depth + 1))
                
    return False

# 示例用法：
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

has_path = has_k_length_path(graph, 'A', 'F', 3)  # 查找从'A'到'F'是否有长度为3的路径