将每条边添加到图中后找到最大组件大小

这个问题可以通过使用图的数据结构和算法来解决。我们可以考虑使用以下步骤来解决问题：

1. 创建一个空的图。
2. 循环遍历所有的边，将每条边添加到图中。
3. 使用深度优先搜索（DFS）来遍历图，找到最大的连通分量。
4. 返回最大连通分量的大小。

下面是一个Python实现的代码片段：

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)
    
    def dfs(self, v, visited):
        visited[v] = True
        size = 1
        for i in self.graph[v]:
            if not visited[i]:
                size += self.dfs(i, visited)
        return size
        
    def find_largest_component_size(self):
        visited = defaultdict(bool)
        largest_size = 0
        for v in self.graph:
            if not visited[v]:
                size = self.dfs(v, visited)
                if size > largest_size:
                    largest_size = size
        return largest_size

# Example usage
edges = [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
g = Graph()
for u, v in edges:
    g.add_edge(u, v)
largest_size = g.find_largest_component_size()
print(largest_size) # Output: 4

这个代码片段实现了一个基本的图类，其中包含了一个添加边和一个DFS算法。 DFS算法将访问未被访问的节点，并从该节点出发递归地访问其邻居节点。每次访问一个节点时，我们将其设置为已访问。在我们完成遍历整个图之后，我们将返回最大连通分量的大小。

请注意，上面的代码片段中使用了Python的默认字典类（defaultdict）来存储图形。这是因为默认字典使我们能够轻松地将边添加到该图中，而无需检查键是否存在。

此外，注意我们使用了undirected graph。在有向图中，dfs应该被修改一下。