介绍

在一张无向图中，若两个节点之间存在一条边，则这两个节点是相邻的，可以通过这条边互相到达。一个连通分量是指图中存在若干个节点，任意两个节点之间都是相邻的，且不存在其他节点与该连通分量的节点相邻。换言之，连通分量是由一些相互连接的节点构成的最大子图。在一个无向图中，可能存在多个不同的连通分量。

本题需要计算图中所有连通分量中节点值的最大和。每个节点都有一个相应的权值，权值可以为任意正整数或零。节点值的最大和是指对于某个连通分量，将该连通分量中所有节点的权值加起来得到的和的最大值。

实现

要求计算所有连通分量中节点值的最大和，我们需要遍历整张图，并对每个连通分量的节点进行求和，取最大值。使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）可以遍历整张图，得到所有连通分量。

以下是一个使用DFS实现的Python代码示例：

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

def max_node_value_sum(graph, node_value):
    n = len(node_value)
    visited = [False] * n
    max_sum = 0
    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            value_sum = dfs(graph, i, visited, 0)
            max_sum = max(max_sum, value_sum)
    return max_sum

该代码中，dfs函数接收当前节点node、访问标记数组visited、当前连通分量的权值之和value_sum作为参数，递归遍历与当前节点相邻的节点，并将未访问过的节点的权值加到value_sum中。max_node_value_sum函数遍历整张图，对每个未访问过的节点调用dfs函数进行遍历和求和，取得所有连通分量的节点值的和后返回其中的最大值。

总结

本题中，需要我们对一个无向图的所有连通分量进行遍历和求和，并求得其中的最大值。使用DFS或BFS可以遍历图中的所有连通分量，对节点权值求和即可得到该连通分量的节点值。遍历完所有连通分量后取其中的最大值即可。