优化下列代码def BFSTraverse(g): global visited visited = [False] * g.getVNum() count = 0 for i in range(g.getVNum()): if not visited[i]: count += 1 print("第%s个连通块:" % count,end ='') BFS(g,i) print() def BFS(g,i): q = LinkQueue() q.offer(i) while not q.isEmpty(): u = q.poll() visited[u] = True print(g.getVex(u),end = '') v = g.firstAdj(u) while v!=-1: if not visited[v]: q.offer(v) v = g.nextAdj(u,v) v = [1,2,3,4,5,6] e = [(1,2),(2,3),(4,5)] g = ALGraph(ALGraph.GRAPHKIND_UDG,len(v),v,e) g.createGraph() BFSTraverse(g)

可以考虑以下几点来优化代码：

1. 将全局变量 visited 改为局部变量，避免变量污染和潜在的错误。

2. 在 BFS 函数中，可以不用判断 visited[u] 是否为 True，因为 BFS 函数中访问一个顶点时，visited[u] 已经被标记为 True 了。

3. 在 BFS 函数中，可以将 while 循环的条件改为 v != -1 and not visited[v]，这样可以减少不必要的循环。

4. 在 BFS 函数中，可以将 visited[u] = True 放在 while 循环的最后，这样可以避免重复标记 visited[u]。

优化后的代码如下：

def BFSTraverse(g):
    count = 0
    visited = [False] * g.getVNum()
    for i in range(g.getVNum()):
        if not visited[i]:
            count += 1
            print("第%s个连通块:" % count,end ='')
            BFS(g,i,visited)
            print()

def BFS(g,i,visited):
    q = LinkQueue()
    q.offer(i)
    while not q.isEmpty():
        u = q.poll()
        print(g.getVex(u),end = '')
        v = g.firstAdj(u)
        while v != -1 and not visited[v]:
            q.offer(v)
            v = g.nextAdj(u,v)
        visited[u] = True

注意：上述代码中的 LinkQueue 可能是自定义的队列类，需要根据实际情况进行修改。