采用邻接表存储结构，编写一个判别无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径的算法。简单路径是指其顶点序列中不含有重复顶点的路径。提示：两个顶点及k值均作为参数给出。

算法步骤如下：

1. 初始化一个长度为k的数组path[]，用于存储当前路径上的顶点。

2. 对于给定的两个顶点u和v，首先判断它们是否相等。如果相等，则直接返回true。

3. 如果k等于1，则只需要判断u和v是否有一条直接的边相连，如果是则返回true，否则返回false。

4. 如果k大于1，则对于u的每一个邻居节点w，判断w是否已经在path[]中，如果不在，则将w加入path[]中，然后递归调用函数判断w和v之间是否存在一条长度为k-1的简单路径，如果存在，则返回true，否则继续遍历u的下一个邻居节点，直到所有邻居节点都被遍历完。

5. 当u的所有邻居节点都被遍历完后，将u从path[]中删除，返回false。

以下是使用邻接表存储结构的代码实现：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.adj = [[] for i in range(vertices)]

    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u].append(v)
        self.adj[v].append(u)

    def is_simple_path(self, u, v, k):
        if k == 0 and u == v:
            return True
        elif k == 1 and v in self.adj[u]:
            return True
        elif k > 1:
            path = [-1] * self.V
            path[0] = u
            return self.is_simple_path_util(u, v, k, path, 1)
        else:
            return False

    def is_simple_path_util(self, u, v, k, path, path_index):
        if k == 0:
            if u == v:
                return True
            else:
                return False

        for i in self.adj[u]:
            if i not in path[:path_index]:
                path[path_index] = i
                if self.is_simple_path_util(i, v, k-1, path, path_index+1):
                    return True
                path[path_index] = -1

        return False

其中，Graph类表示一个无向图，提供了add_edge()函数用于添加边。is_simple_path()函数用于判断任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径。is_simple_path_util()函数为is_simple_path()函数的辅助函数，用于递归地查找路径。