利用python广度优先搜索编程实现确定无向图的连通分量。

好的，以下是利用Python实现无向图连通分量的广度优先搜索算法：

from collections import defaultdict

# 无向图类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)

    # 广度优先搜索
    def bfs(self, v, visited):
        queue = []
        queue.append(v)
        visited[v] = True

        while queue:
            s = queue.pop(0)
            print(s, end=" ")

            for i in self.graph[s]:
                if visited[i] == False:
                    queue.append(i)
                    visited[i] = True

    # 连通分量
    def connected_components(self):
        visited = [False] * (max(self.graph) + 1)
        for i in list(self.graph):
            if visited[i] == False:
                self.bfs(i, visited)
                print()

这里使用了一个`defaultdict`来存储无向图，`add_edge`函数用于添加边。`bfs`函数是广度优先搜索的实现，它接收一个起始点`v`和一个表示节点是否已被访问的数组`visited`。`connected_components`函数用于遍历整个图的所有连通分量，并调用`bfs`函数搜索每个连通分量。

下面是一个简单的例子，演示如何使用上述代码：

g = Graph()
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(3, 4)

print("连通分量：")
g.connected_components()

输出结果如下：

连通分量：
0 1 2 
3 4 

可以看到，该代码成功地输出了无向图的两个连通分量。