邻接表存储图的广度优先遍历

对于你的问题，我可以给予回答，邻接表存储图的广度优先遍历需要使用队列。从初始顶点开始，将顶点压入队列，一次取出队首顶点并访问之。然后找出该顶点的所有邻接点，依次访问并标记，最后将其压入队列。依次执行该过程，直到队列为空为止。

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邻接表存储结构广度优先遍历和深度优先遍历时间复杂度详细分析

邻接表是一种常用的图的存储结构，它通过链表来表示每个节点的邻接关系。在使用邻接表存储图时，我们可以使用广度优先遍历和深度优先遍历来访问图中的所有节点。

广度优先遍历(BFS)的时间复杂度为O(V+E)，其中V为图中节点的个数，E为边的个数。具体实现过程中，BFS使用队列来存储待访问节点，每个节点仅会被访问一次。因此，BFS的时间复杂度是线性的。

深度优先遍历(DFS)的时间复杂度也为O(V+E)。DFS使用递归或栈来实现遍历，每个节点仅会被访问一次。在最坏情况下，DFS需要遍历整个图，因此时间复杂度与BFS相同。

邻接表存储图的广度优先遍历代码实现

邻接表是一种常见的图存储结构，广度优先遍历是一种常见的图遍历算法，下面是邻接表存储图的广度优先遍历的代码实现（假设图中顶点的编号从0开始）：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

const int MAXN = 100010; // 最大顶点数
vector<int> adjList[MAXN]; // 邻接表
bool visited[MAXN]; // 标记数组

void bfs(int start){
    queue<int> q;
    visited[start] = true;
    q.push(start);

    while(!q.empty()){
        int u = q.front();
        q.pop();
        cout << u << " ";

        for(int i=0; i<adjList[u].size(); i++){
            int v = adjList[u][i];
            if(!visited[v]){
                visited[v] = true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

int main(){
    int n, m;
    cin >> n >> m; // n 表示顶点数，m 表示边数

    // 构建邻接表
    for(int i=0; i<m; i++){
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        adjList[u].push_back(v);
        adjList[v].push_back(u); // 无向图需要反向也存一次
    }

    // 从顶点0开始进行广度优先遍历
    bfs(0);

    return 0;
}

以上代码中，`adjList`数组存储了每个顶点的邻接点列表，`visited`数组用于标记每个顶点是否已经被访问过。在广度优先遍历的过程中，使用队列来存储待访问的顶点。从起始顶点开始，将其标记为已访问并加入队列中，然后不断从队列中取出顶点，访问该顶点并将其未访问过的邻接点加入队列中，直到队列为空。