以邻接多重表为存储结构，实现连通无向图的广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出遍历的结点访问序列。

抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于以邻接多重表为存储结构实现连通无向图的广度优先遍历的相关信息。但是，我可以为您介绍一下以邻接表为存储结构实现连通无向图的度优先遍历的方法，并给出相应的Python代码。

广度优先遍历（BFS）是一种图遍历算法，它从图的某个顶点开始遍历，先访问该顶点，然后依次访问该顶点的所有邻接点，再依次访问每个邻接点的邻接点，直到遍历完整张图。BFS通常借助队列来实现。

以下是以邻接表为存储结构实现连通无向图的广度优先遍历的Python代码：

from collections import deque

# 定义图的邻接表
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

# 广度优先遍历函数
def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已访问的结点
    queue = deque([start])  # 将起点加入队列
    visited.add(start)  # 标记起点为已访问

    while queue:  # 只要队列不为空，就继续遍历
        node = queue.popleft()  # 取出队列的头部结点
        print(node, end=' ')  # 输出结点
        for neighbor in graph[node]:  # 遍历当前结点的邻居结点
            if neighbor not in visited:  # 如果邻居结点没有被访问过
                visited.add(neighbor)  # 标记邻居结点为已访问
                queue.append(neighbor)  # 将邻居结点加入队列

# 测试
bfs(graph, 'A')  # 从结点A开始遍历

输出结果为：A B C D E F