假设图 G 采用邻接表存储，设计一个算法，判断无向图 G 中任意两点之\n间是否存在一条长度为 k 的简单路径。用C语言实现

在C语言中，我们可以使用深度优先搜索（Depth First Search, DFS）结合BFS（广度优先搜索）的方式来解决这个问题。这里给出一种思路：

首先，我们创建两个数组来表示从起点到每个节点的最短距离，一个是`dist`存储当前已知的最短距离，另一个是`visited`记录节点是否已经被访问过。

#include <stdbool.h>
#include <limits.h>

#define MAXN 100 // 图的最大节点数

// 使用邻接表表示图
typedef struct Node {
    int val;
    struct Node* next;
} Node;

Node* adj[MAXN]; // 邻接表
int dist[MAXN], visited[MAXN];

bool hasPath(int src, int dest, int k) {
    // 初始化所有节点的距离为无穷大
    for (int i = 0; i < MAXN; i++) {
        dist[i] = INT_MAX;
        visited[i] = false;
    }
    
    // 设置源节点的距离为0
    dist[src] = 0;
    
    // 深度优先遍历查找路径
    bool found = dfs(src, dest, k, &visited);

    return found || dist[dest] <= k; // 如果找到直接路径或存在k步可达路径则返回true
}

// DFS辅助函数
bool dfs(int u, int dest, int k, bool* visited) {
    if (u == dest && k >= 0) { // 到达目标且步数足够
        return true;
    } else if (u == dest || k < 0) { // 边界情况或步数不足，返回false
        return false;
    }

    visited[u] = true;
    Node* curr = adj[u];
    while (curr != NULL) {
        int v = curr->val;
        if (!visited[v]) {
            if (dfs(v, dest, k - 1, visited)) { // 递归尝试下一个节点
                return true;
            }
        }
        curr = curr->next;
    }

    visited[u] = false; // 回溯，标记这个节点已经检查过了
    return false;
}

这个算法的时间复杂度取决于图的大小和边的数量，平均来说是O(V+E)，其中V是节点数，E是边数。空间复杂度是O(V)，用于存储栈的信息。