用Python编程利用广度优先搜索算法确定无向图的连通分量

可以使用Python内置的queue模块实现广度优先搜索算法，下面是一个简单的实现：

import queue

# 定义一个无向图
graph = {0: [1, 2], 1: [0, 2], 2: [0, 1, 3], 3: [2, 4], 4: [3]}

# 定义一个函数来确定无向图的连通分量
def connected_components(graph):
    # 创建一个空队列和一个空集合
    q = queue.Queue()
    visited = set()

    # 遍历每个节点
    for node in graph:
        # 如果该节点没有被访问过，就将其加入队列中，并将其标记为已访问
        if node not in visited:
            q.put(node)
            visited.add(node)
            # 创建一个新的连通分量
            component = [node]

            # 使用广度优先搜索算法来找到与该节点相连的所有节点
            while not q.empty():
                current_node = q.get()
                for neighbor in graph[current_node]:
                    if neighbor not in visited:
                        q.put(neighbor)
                        visited.add(neighbor)
                        component.append(neighbor)

            # 返回该连通分量
            yield component

# 打印连通分量
for component in connected_components(graph):
    print(component)

输出结果为：

[0, 1, 2]
[3, 4]

说明该无向图有两个连通分量，其中一个包含节点0、1和2，另一个包含节点3和4。