找出图中规模最大的连通子图代码

这个问题可以使用深度优先搜索或广度优先搜索来解决。以下是一个使用深度优先搜索的示例代码：

def dfs(graph, visited, node):
    visited[node] = True
    count = 1
    for neighbor in graph[node]:
        if not visited[neighbor]:
            count += dfs(graph, visited, neighbor)
    return count

def largest_connected_component(graph):
    n = len(graph)
    visited = [False] * n
    max_count = 0
    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            count = dfs(graph, visited, i)
            if count > max_count:
                max_count = count
    return max_count

其中，`graph` 是一个邻接表表示的无向图，`visited` 是一个长度为 `n` 的布尔数组，表示每个节点是否已经被访问过。`dfs` 函数采用递归的方式进行深度优先搜索，并返回以 `node` 为起点的连通子图的大小。`largest_connected_component` 函数遍历所有节点，找到以每个节点为起点的连通子图的大小，并返回其中最大的值。

请注意，由于该算法采用深度优先搜索，因此在实际应用中可能会遇到栈溢出问题。为了解决这个问题，可以使用迭代的方式进行深度优先搜索，或者使用广度优先搜索。