基于邻接矩阵实现图的广度优先遍历

图的广度优先遍历（BFS）可以用邻接矩阵来实现。下面是基于邻接矩阵实现图的广度优先遍历的示例代码：

from queue import Queue

# 定义邻接矩阵表示图
graph = [
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [0, 1, 0, 1, 0]
]

# 定义图的顶点数
n = len(graph)

# 定义数组记录每个顶点是否已经被访问
visited = [False] * n

# 定义队列存储待访问的顶点
q = Queue()

# 从顶点0开始广度优先遍历
q.put(0)
visited[0] = True
while not q.empty():
    v = q.get()
    print(v, end=' ')
    for i in range(n):
        if graph[v][i] and not visited[i]:
            q.put(i)
            visited[i] = True

在这个示例代码中，我们定义了一个邻接矩阵 `graph` 表示图。每行表示一个顶点，每列表示该顶点到其他顶点是否有边相连。如果 `graph[i][j]` 的值为1，则表示顶点 i 和顶点 j 之间有一条边，否则没有。

然后，我们定义了一个布尔型数组 `visited`，用于记录每个顶点是否已经被访问过。我们也定义了一个队列 `q`，用于存储待访问的顶点。

最后，我们从顶点0开始进行广度优先遍历。首先将顶点0加入队列中，并将其标记为已访问。然后，我们循环遍历队列中的顶点，对于每个顶点，我们依次遍历与它相邻的所有顶点。如果某个相邻顶点还没有被访问过，就将它加入队列中，并标记为已访问。

这样，我们就可以用邻接矩阵来实现图的广度优先遍历了。