一个有n个节点的连通图，这些节点以编号：1、2、……n进行编号，现给出节点间的连接关系。请以节点1为起点，按bfs的顺序遍历并输出该图。

### 回答1：
首先建立一个邻接表来存储节点之间的连接关系。以示例图为例：


建立邻接表如下：

graph = [[], [2, 3], [1, 3, 4], [1, 2, 4], [2, 3]]

利用队列进行BFS遍历，从1号节点开始，将其加入队列中，然后不断从队列中取出每个节点，将其未被访问过的邻居节点加入队列中，直到队列为空。

具体实现如下：

n = 4
graph = [[], [2, 3], [1, 3, 4], [1, 2, 4], [2, 3]] # 邻接表
visited = [False] * (n + 1) # 标记每个节点是否被访问过

queue = [1] # BFS遍历时用到的队列

while queue:
    node = queue.pop(0) # 取出队首节点
    print(node, end=' ') # 输出该节点

    visited[node] = True # 标记该节点已被访问

    for neighbor in graph[node]: # 遍历该节点的邻居节点
        if not visited[neighbor]: # 如果邻居节点未被访问过
            queue.append(neighbor) # 将其加入队列中
            visited[neighbor] = True # 标记其已被访问过

输出结果为：1 2 3 4

完整代码如下：

### 回答2：
广度优先搜索（BFS）是一种图的遍历算法，它从指定的起始节点出发，逐层遍历与之相邻的节点，直到遍历完所有连通节点为止。以下是按照BFS顺序遍历并输出一个有n个节点的连通图的步骤：

1. 创建一个队列，将起始节点1加入队列。

2. 创建一个布尔数组visited，用于标记已经访问过的节点。将起始节点1标记为已访问。

3. 当队列不为空时，执行以下步骤：
- 从队列中取出一个节点v。
- 输出节点v。
- 遍历与节点v相邻的所有未访问过的节点，将其加入队列，并标记为已访问。

4. 重复步骤3直到队列为空。

以下是按照上述步骤遍历并输出连通图的演示算法：

def bfs_traversal(n, graph):
    queue = []
    visited = [False] * n

    # 步骤1：将起始节点1加入队列，并标记为已访问
    queue.append(1)
    visited[0] = True

    while queue:
        # 步骤3a：从队列中取出一个节点v
        v = queue.pop(0)
        print(v, end=' -> ')

        # 步骤3b：遍历与节点v相邻的所有未访问过的节点
        for i in range(n):
            if graph[v-1][i] == 1 and not visited[i]:
                queue.append(i+1)
                visited[i] = True

    print("End")

# 示例测试
n = 5
# 连接关系（邻接矩阵）
graph = [[0, 1, 1, 0, 0],
         [1, 0, 0, 1, 1],
         [1, 0, 0, 0, 0],
         [0, 1, 0, 0, 0],
         [0, 1, 0, 0, 0]]

bfs_traversal(n, graph)

以上代码实现了按照BFS顺序遍历并输出一个有5个节点的连通图的演示。节点之间的连接关系通过邻接矩阵表示，1表示相邻，0表示不相邻。输出结果将按照BFS顺序依次输出节点的编号，最后输出"End"表示遍历结束。

### 回答3：
广度优先搜索（BFS）是一种图的遍历算法，从给定的起点开始，逐层扩展搜索，直到访问完所有节点。

首先，我们需要根据给出的节点间连接关系构建图的邻接表。假设邻接表为adj_list，其中adj_list[i]表示与节点i相邻的节点列表。

接下来，我们使用一个队列queue来辅助BFS的遍历过程。我们从起始节点1开始，将其加入队列，并标记为已访问。然后，进入循环，每次取出队列的头部节点，访问该节点，并将其未访问的相邻节点加入队列，并标记为已访问。重复此过程直到队列为空。

最后，按照BFS的访问顺序输出节点。

下面是具体的实现代码：

def bfs(adj_list):
    visited = [False] * len(adj_list)  # 标记节点是否已访问
    visited[0] = True  # 起始节点1标记为已访问
    queue = [1]  # 队列初始化，起始节点1入队
    result = []  # 存储BFS的访问顺序

    while queue:
        node = queue.pop(0)  # 取出队列头部节点
        result.append(node)  # 将节点加入结果列表

        for neighbor in adj_list[node-1]:
            if not visited[neighbor-1]:  # 如果相邻节点未访问
                visited[neighbor-1] = True  # 标记为已访问
                queue.append(neighbor)  # 加入队列

    return result

# 示例数据
n = 5
connections = [(1, 2), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5)]
adj_list = [[] for _ in range(n)]  # 邻接表初始化
for u, v in connections:
    adj_list[u-1].append(v)  # 无向图的连接关系是双向的
    adj_list[v-1].append(u)

result = bfs(adj_list)
print(result)  # 输出BFS的访问顺序

以上就是使用BFS按顺序遍历并输出给定连通图的过程。