如何通过邻接矩阵实现图的层次遍历，并使用队列来完成该过程？请提供一个示例。

在数据结构中，通过邻接矩阵实现图的层次遍历是一种常见的算法，这可以通过广度优先搜索（BFS）来完成。层次遍历也称为广度优先遍历，它使用队列数据结构来跟踪待访问的节点。以下是实现该过程的详细步骤和示例代码：

参考资源链接：[专升本数据结构考试关键题目与解答](https://wenku.csdn.net/doc/7r2dus3q5q?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 初始化队列，将起始顶点入队；
2. 当队列非空时，执行以下步骤：
a. 将队头节点出队，并访问该节点；
b. 遍历该节点的所有邻接点，对于每一个未访问的邻接点，将其入队并标记为已访问。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Python实现这一过程：

def level_order_traversal(graph, start):
    # 创建一个队列并初始化
    queue = []
    visited = []
    queue.append(start)
    visited.append(start)
    
    # 开始层次遍历
    while queue:
        # 队头节点出队
        current = queue.pop(0)
        # 访问当前节点
        print(current, end=' ')
        
        # 遍历当前节点的所有邻接点
        for neighbor in range(len(graph[current])):
            if graph[current][neighbor] != 0 and neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.append(neighbor)
    print()

# 示例邻接矩阵
graph = [
    [0, 1, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 1, 0]
]

# 执行层次遍历，以顶点0为起始点
level_order_traversal(graph, 0)

在这个例子中，我们使用了邻接矩阵`graph`来表示图，其中`graph[i][j]`表示顶点`i`到顶点`j`是否存在边。输出的访问顺序即为层次遍历的结果。

层次遍历常用于图的最短路径问题，例如在无权图中，从起点到其他各点的最短路径。为了深入理解层次遍历以及邻接矩阵的使用，建议参阅《专升本数据结构考试关键题目与解答》，这份资料提供了多种题型的解题思路和方法，特别适合于专升本的学生备考使用。

参考资源链接：[专升本数据结构考试关键题目与解答](https://wenku.csdn.net/doc/7r2dus3q5q?spm=1055.2569.3001.10343)