基于邻接矩阵实现图的广度优先遍历（数据结构

邻接矩阵是一种表示图的方式，它用二维数组来表示节点之间的连接关系。具体来说，如果图中有 $n$ 个节点，那么邻接矩阵就是一个 $n \times n$ 的矩阵，其中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素表示从节点 $i$ 到节点 $j$ 是否有边相连。

广度优先遍历是一种图的遍历方式，它从图中的某个节点开始，依次访问与该节点相邻的所有节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，直到遍历完整个图。

下面是基于邻接矩阵实现图的广度优先遍历的代码：

from queue import Queue

def bfs(adj_matrix, start):
    n = len(adj_matrix)
    visited = [False] * n
    queue = Queue()
    visited[start] = True
    queue.put(start)
    while not queue.empty():
        node = queue.get()
        print(node, end=' ')
        for i in range(n):
            if adj_matrix[node][i] and not visited[i]:
                visited[i] = True
                queue.put(i)

其中，`adj_matrix` 是邻接矩阵，`start` 是起始节点的编号。首先创建一个长度为 $n$ 的布尔数组 `visited` 表示每个节点是否被访问过，初始时所有节点都未被访问过。然后创建一个队列 `queue`，将起始节点放入队列中，并将 `visited[start]` 设为 `True`。接下来进入循环，每次从队列中取出一个节点 `node`，访问它，并将与它相邻的未被访问过的节点放入队列中。具体来说，对于每个节点 $i$，如果从节点 $node$ 到节点 $i$ 有边相连且节点 $i$ 未被访问过，则将 `visited[i]` 设为 `True`，并将节点 $i$ 放入队列中。直到队列为空，遍历结束。

注意，上述代码中使用了 Python 中的队列类 `queue.Queue`，如果使用其他编程语言，需要自己实现队列。另外，如果图不是连通的，即存在多个连通分量，那么需要对每个连通分量都进行广度优先遍历。