简介

在计算机科学中，无向图是一种由边连接的节点或顶点构成的图，每条边没有方向。已连接组件是指图中的一组节点，它们之间都有至少一条路径相连。本文介绍如何通过程序计算无向图中已连接组件的数量。

算法

计算无向图中已连接组件的数量的算法，本质上是在搜索图的过程中找到所有联通的节点。常用的算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

以DFS为例，我们可以对图进行遍历。对于每个未被访问的节点，我们都从该节点开始进行DFS，并标记访问过的节点。当我们访问完当前联通区域中的所有节点时，我们就找到了一个已连接组件。我们继续寻找未被访问的节点，并重复上述过程，直到所有节点都被访问完毕。

为了实现DFS，我们可以使用一个栈来保存当前联通区域中未被访问的节点。具体实现请参考下面的代码。

代码

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

def count_connected_components(graph):
    visited = [False] * len(graph)
    count = 0
    for node in range(len(graph)):
        if not visited[node]:
            dfs(graph, visited, node)
            count += 1
    return count

示例

假设我们有以下无向图：

0 -- 1    2 -- 3

可以用以下代码计算该图中已连接组件的数量：

graph = [[1], [0], [3], [2]]
count = count_connected_components(graph)
print(count)  # 输出 2

总结

计算无向图中已连接组件的数量，可以使用DFS或BFS算法。本文介绍了DFS的实现过程，并提供了Python代码和示例。您可以根据需要选择合适的算法来计算无向图中已连接组件的数量。