在C++中使用邻接矩阵和广度优先搜索算法遍历无向图，并计算从起点到终点的所有路径数量的实现方法是什么？

为了全面掌握图的遍历和路径搜索技术，特别推荐《C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例》这篇文章。文中详细解释了如何利用邻接矩阵来存储无向图，并通过广度优先搜索（BFS）算法找到所有可能的路径。这种方法适用于图的遍历，特别是当需要找到从一个顶点到另一个顶点的所有路径时非常有效。

参考资源链接：[C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad2acce7214c316ee86a?spm=1055.2569.3001.10343)

在C++中，我们可以定义一个图的类，使用邻接矩阵来表示图的边，同时维护一个顶点数组来存储每个顶点的访问状态。创建图实例时，根据输入的边信息初始化邻接矩阵。使用BFS遍历图时，可以使用队列数据结构来记录待访问的顶点。从起点开始，每次从队列中取出一个顶点，将其标记为已访问，并将所有未访问的邻接顶点入队。为了记录路径，可以使用一个前驱数组来保存每个顶点的前驱节点。

在遍历过程中，当达到终点时，可以通过回溯前驱数组来构造从起点到终点的所有路径。通常，可以使用一个辅助函数来实现这一过程，该函数从终点开始，逆向追溯到起点，将路径上的顶点添加到结果中。

下面是实现该功能的关键代码片段：

    // 假设graph是已经构建好的图实例
    int pathCount = 0; // 存储路径数量
    vector<int> path; // 存储一条路径
    vector<bool> visited(n, false); // 访问标记数组，n为顶点数
    vector<int> prev(n, -1); // 前驱数组

    queue<int> q; // BFS队列
    q.push(start); // start为起点
    visited[start] = true;

    while (!q.empty()) {
        int current = q.front();
        q.pop();

        if (current == end) { // end为终点
            pathCount++;
            path.push_back(current);
            while (prev[current] != -1) {
                path.push_back(prev[current]);
                current = prev[current];
            }
            path.push_back(start);
            reverse(path.begin(), path.end());
            printPath(path); // 打印一条路径
            path.clear();
        } else {
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (graph.edge[current][i] && !visited[i]) {
                    q.push(i);
                    visited[i] = true;
                    prev[i] = current;
                }
            }
        }
    }
    
    // printPath函数用于打印路径
    void printPath(const vector<int>& path) {
        for (int v : path) {
            cout << v << 

参考资源链接：[C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad2acce7214c316ee86a?spm=1055.2569.3001.10343)