使用邻接链表为存储结构，完成图的非递归层次遍历算法

使用邻接链表作为存储结构，完成图的非递归层次遍历算法，可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个队列，用于存储待遍历的节点。
2. 将起始节点入队。
3. 当队列不为空时，执行以下操作：
- 弹出队首节点，并访问该节点。
- 遍历该节点的所有邻接节点，将未被访问过的邻接节点入队。
4. 遍历完成后，所有节点都被访问过。

下面是使用Python实现的代码示例：

from collections import deque

# 定义图的邻接链表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

# 定义非递归层次遍历函数
def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合记录已经访问过的节点
    queue = deque([start])  # 定义队列，并将起始节点入队
    while queue:  # 当队列不为空时，执行以下操作
        node = queue.popleft()  # 弹出队首节点
        if node not in visited:  # 如果该节点未被访问过
            print(node)  # 访问该节点
            visited.add(node)  # 将该节点标记为已访问
            for neighbor in graph[node]:  # 遍历该节点的所有邻接节点
                if neighbor not in visited:  # 如果邻接节点未被访问过
                    queue.append(neighbor)  # 将邻接节点入队

# 调用非递归层次遍历函数
bfs(graph, 'A')

输出结果为：

A
B
C
D
E
F