设计一个简单的算法标记图的连通分量并写出伪代码

对于这个问题，我可以给出以下的伪代码实现：

1. 定义一个数组 visited 存储每个节点的访问状态，并将其初始化为未访问状态。
2. 定义一个数组 component_id 存储每个节点所属的连通分量的编号，并将其初始化为 -1。
3. 定义一个变量 cur_id 表示当前连通分量的编号，并将其初始化为 0。
4. 遍历每个节点，对于每个未访问过的节点，执行以下操作：
- 将当前节点加入一个新的连通分量，其编号为 cur_id。
- 对于当前节点的所有相邻节点（即与其有连边的节点），如果相邻节点未被访问过，则将其标记为已访问，并将其 component_id 设置为 cur_id。
- 重复上一步直到所有相邻节点都被访问过。
- 将 cur_id 加 1，表示开始下一个新的连通分量。
5. 遍历完所有节点后，component_id 数组中的值就是连通分量的编号。

以下是实现该算法的 Python 代码示例：

def find_components(adj_list):
    n = len(adj_list)  # 总节点数
    visited = [False] * n  # 记录节点访问状态
    component_id = [-1] * n  # 记录每个节点所属的连通分量编号
    cur_id = 0  # 当前连通分量的编号

    def dfs(node):
        nonlocal visited, component_id, cur_id
        visited[node] = True
        component_id[node] = cur_id
        for neighbor in adj_list[node]:
            if not visited[neighbor]:
                dfs(neighbor)

    for node in range(n):
        if not visited[node]:
            dfs(node)
            cur_id += 1

    return component_id

该算法的时间复杂度为 O(N + M)，其中 N 是节点数，M 是边数。