利用广度优先搜索编程实现确定无向图的连通分量Python编写

好的，以下是利用广度优先搜索（BFS）编程实现确定无向图的连通分量的Python代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, visited):
    # 使用队列来进行BFS
    queue = deque([start])
    # 标记起点为已访问
    visited[start] = True
    
    while queue:
        # 取出队列中的第一个节点
        node = queue.popleft()
        # 遍历该节点的所有邻居节点
        for neighbor in graph[node]:
            # 如果该邻居节点没有被访问过，则加入队列并标记为已访问
            if not visited[neighbor]:
                queue.append(neighbor)
                visited[neighbor] = True

def find_connected_components(graph):
    # 初始化所有节点均未被访问过
    visited = { node: False for node in graph }
    # 记录连通分量的数量
    count = 0
    
    for node in graph:
        # 如果该节点还没有被访问过，则进行BFS，并将连通分量数量加1
        if not visited[node]:
            bfs(graph, node, visited)
            count += 1
    
    return count

其中，`graph` 是一个字典，表示无向图的邻接表。例如，如果无向图有三个节点，分别为 0、1、2，边的关系为 (0, 1) 和 (1, 2)，那么对应的邻接表为：

graph = {
    0: [1],
    1: [0, 2],
    2: [1]
}

调用 `find_connected_components(graph)` 函数即可求出无向图的连通分量数量。