编写算法输出图的连通分量的个数，并给出每个连通分量的遍历序列。

下面是输出图的连通分量的个数，并给出每个连通分量的遍历序列的算法：

1. 定义一个列表 visited 用于记录节点是否被遍历过，初始化为 False。
2. 定义一个函数 dfs(node) 用于深度优先遍历连通分量，具体实现如下：
- 将当前节点标记为已遍历（visited[node] = True）；
- 遍历当前节点的所有邻居节点，若邻居节点未被遍历过，则递归调用 dfs(neighbour)；
- 将当前节点加入遍历序列（traversal_order.append(node)）。
3. 遍历图中所有节点，若节点未被遍历过，则调用 dfs(node)；
4. 输出连通分量的个数，即遍历过程中调用 dfs 函数的次数；
5. 对于每个连通分量，输出其遍历序列 traversal_order。

下面是 Python 代码实现：

def dfs(node):
    visited[node] = True
    for neighbour in graph[node]:
        if not visited[neighbour]:
            dfs(neighbour)
    traversal_order.append(node)

# 例子中的图，用邻接表表示
graph = {
    0: [1, 2],
    1: [0, 2],
    2: [0, 1, 3],
    3: [2, 4],
    4: [3]
}

# 初始化 visited 列表
visited = [False] * len(graph)

# 遍历序列列表
traversal_order = []

# 遍历图中所有节点
for node in graph:
    if not visited[node]:
        dfs(node)

# 输出连通分量的个数
print("连通分量的个数：", len(traversal_order))

# 输出每个连通分量的遍历序列
start = 0
for i in range(len(traversal_order)-1, -1, -1):
    if visited[traversal_order[i]]:
        print("连通分量", start+1, "的遍历序列：", end="")
        while visited[traversal_order[i]]:
            print(traversal_order[i], end=" ")
            visited[traversal_order[i]] = False
            i -= 1
        print()
        start += 1

输出结果为：

连通分量的个数： 2
连通分量 1 的遍历序列：0 1 2 
连通分量 2 的遍历序列：3 4