判断图的连通性，图的邻接矩阵

判断图的连通性可以通过深度优先搜索或广度优先搜索实现。具体方法是从图中随便选一个节点开始，利用深度优先搜索或广度优先搜索遍历整个图，如果能够遍历到图中所有的节点，则说明该图是连通的；反之，如果不能遍历到所有节点，则说明该图不连通。

对于邻接矩阵表示的图，可以使用以下 Python 代码实现判断连通性：

def is_connected(matrix):
    n = len(matrix)
    visited = [False] * n
    stack = [0]
    while stack:
        node = stack.pop()
        if not visited[node]:
            visited[node] = True
            for i in range(n):
                if matrix[node][i] and not visited[i]:
                    stack.append(i)
    return all(visited)

其中，`matrix` 是邻接矩阵，`n` 是节点数，`visited` 记录节点是否已被访问，`stack` 存储待访问的节点。代码中，从节点 0 开始进行深度优先搜索，遍历整个图，如果能够遍历到所有节点，则返回 True，否则返回 False。