利用广度优先搜索编程实现确定无向图的连python通分量。

以下是利用广度优先搜索编程实现确定无向图的连通分量的Python代码实现：

from collections import deque

def bfs(graph, start, visited):
    queue = deque([start])
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

def connected_components(graph):
    visited = set()
    components = []
    for vertex in graph:
        if vertex not in visited:
            component = bfs(graph, vertex, visited)
            components.append(component)
    return components

其中，`graph` 是一个字典，表示图的邻接表。函数返回一个列表，每个元素表示一个连通分量，是由该连通分量中的所有节点组成的集合。

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利用广度优先搜索编程实现确定无向图的连通分量Python编写

好的，以下是利用广度优先搜索（BFS）编程实现确定无向图的连通分量的Python代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, visited):
    # 使用队列来进行BFS
    queue = deque([start])
    # 标记起点为已访问
    visited[start] = True
    
    while queue:
        # 取出队列中的第一个节点
        node = queue.popleft()
        # 遍历该节点的所有邻居节点
        for neighbor in graph[node]:
            # 如果该邻居节点没有被访问过，则加入队列并标记为已访问
            if not visited[neighbor]:
                queue.append(neighbor)
                visited[neighbor] = True

def find_connected_components(graph):
    # 初始化所有节点均未被访问过
    visited = { node: False for node in graph }
    # 记录连通分量的数量
    count = 0
    
    for node in graph:
        # 如果该节点还没有被访问过，则进行BFS，并将连通分量数量加1
        if not visited[node]:
            bfs(graph, node, visited)
            count += 1
    
    return count

其中，`graph` 是一个字典，表示无向图的邻接表。例如，如果无向图有三个节点，分别为 0、1、2，边的关系为 (0, 1) 和 (1, 2)，那么对应的邻接表为：

graph = {
    0: [1],
    1: [0, 2],
    2: [1]
}

调用 `find_connected_components(graph)` 函数即可求出无向图的连通分量数量。

利用广度优先搜索编程实现确定无向图的连通分量。python

以下是利用广度优先搜索实现无向图连通分量的 Python 代码：

from collections import deque

def bfs(graph, visited, node):
    """从 node 开始进行 BFS，返回与 node 连通的所有节点"""
    connected = []
    queue = deque()
    queue.append(node)
    visited[node] = True
    while queue:
        curr_node = queue.popleft()
        connected.append(curr_node)
        for neighbor in graph[curr_node]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                queue.append(neighbor)
    return connected

def connected_components(graph):
    """返回无向图 graph 的所有连通分量"""
    visited = {node: False for node in graph}
    components = []
    for node in graph:
        if not visited[node]:
            connected = bfs(graph, visited, node)
            components.append(connected)
    return components

其中，`bfs` 函数实现了从一个节点开始进行 BFS，返回与该节点连通的所有节点。`connected_components` 函数实现了返回无向图的所有连通分量。这里使用了一个字典 `visited` 记录所有节点的访问状态，初始化为 False。然后对于每个节点，如果它没有被访问过，则进行 BFS，并将返回的连通节点列表加入到结果列表中。最后返回所有连通分量的列表。

使用示例：

graph = {
    1: [2, 3],
    2: [1, 4],
    3: [1, 4],
    4: [2, 3, 5],
    5: [4]
}

components = connected_components(graph)
print(components) # 输出 [[1, 2, 3, 4, 5]]

这里我们定义了一个简单的无向图，包含了 5 个节点和 5 条边。运行 `connected_components` 函数，可以得到该无向图的连通分量，即包含所有节点的一个列表。