1.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。

使用深度优先搜索或广度优先搜索遍历图，统计遍历的连通分量个数即可。具体实现时，可以使用一个数组记录每个顶点是否已经被遍历过，如果一个顶点未被遍历过，则从该顶点开始进行深度优先搜索或广度优先搜索，将遍历到的所有顶点标记为已遍历，直到遍历完该连通分量。然后继续从未被遍历过的顶点开始搜索下一个连通分量，直到所有顶点都被遍历过为止。最终连通分量的个数就是遍历的次数。

相关问题

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

使用邻接表存储无向图，可以通过深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来求连通分量的个数。以下是一个基于深度优先搜索的算法：

1. 初始化一个visited数组，用来记录每个顶点是否已经被访问过。将所有元素初始化为false。

2. 遍历所有顶点，对于每个未被访问的顶点v，进行DFS操作。

3. 在DFS操作中，将当前顶点v标记为已访问，然后遍历v的邻居节点w。如果w未被访问，就对w进行DFS操作。

4. 当DFS操作完成后，当前连通分量中的所有顶点都已被访问，将该连通分量计数器加1。

5. 重复2-4步，直到所有顶点都被访问过。最终计数器的值即为图的连通分量个数。

下面是一个伪代码实现：

function countConnectedComponents(graph):
    visited = [false] * graph.numVertices
    numComponents = 0
    for v in range(graph.numVertices):
        if not visited[v]:
            dfs(graph, visited, v)
            numComponents += 1
    return numComponents

function dfs(graph, visited, v):
    visited[v] = true
    for w in graph.adjacencyList[v]:
        if not visited[w]:
            dfs(graph, visited, w)

其中，graph.adjacencyList[v]表示顶点v的邻接表，即与v相邻的所有顶点。

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。