无向图采用领接表作为存储结构，设计一个算法，求解该图的连通分量个数并输出各连通分量的顶点集

可以使用深度优先搜索（DFS）算法来求解无向图的连通分量。具体步骤如下：

1. 初始化一个空的集合connected_components来存储连通分量的顶点集。

2. 对于图中的每个顶点v，如果它还没有被访问过，就从v开始进行DFS遍历，并将遍历到的所有顶点添加到一个新的集合component中。

3. 将component添加到connected_components中。

4. 重复步骤2和3，直到所有的顶点都被访问过。

5. 输出connected_components中的每个集合，它们分别对应图的不同连通分量的顶点集。

下面是使用Python语言实现该算法的代码：

from collections import defaultdict

def dfs(vertex, visited, graph, component):
    visited[vertex] = True
    component.append(vertex)
    for neighbor in graph[vertex]:
        if not visited[neighbor]:
            dfs(neighbor, visited, graph, component)

def find_connected_components(graph):
    visited = defaultdict(bool)
    connected_components = []
    for vertex in graph.keys():
        if not visited[vertex]:
            component = []
            dfs(vertex, visited, graph, component)
            connected_components.append(component)
    return connected_components

# 示例
graph = {1: [2, 3],
         2: [1, 3],
         3: [1, 2],
         4: [5],
         5: [4]}
connected_components = find_connected_components(graph)
print(connected_components)

输出结果为：

[[1, 2, 3], [4, 5]]

其中，[1, 2, 3]和[4, 5]分别表示两个连通分量的顶点集。