图的连通性和连通分量_非递归计算连通分量数目
导读 在网络世界中，我们经常需要分析各种数据结构以更好地理解信息之间的关系。一种常见的数据结构就是图（Graph），它由节点（Node）和边（Edg
在网络世界中，我们经常需要分析各种数据结构以更好地理解信息之间的关系。一种常见的数据结构就是图（Graph），它由节点（Node）和边（Edge）组成。在图中，连通性是一个重要的概念，它帮助我们了解图中的哪些部分是相互连接的。
🔍 图的连通性指的是，在一个无向图中，如果从任意一个节点出发，能够通过边到达另一个任意节点，则这个图是连通的。而当我们讨论一个图的连通分量时，是指图中那些内部相互连通但与其他部分不连通的子图。
💡 非递归算法是计算图中连通分量数量的一种有效方法。与传统的深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）不同，非递归算法通过使用栈（Stack）来遍历图，从而避免了递归调用带来的性能损耗。
🚀 通过这种方法，我们可以高效地计算出图中有多少个连通分量，这对于网络分析、社交网络研究以及许多其他领域都有着重要的应用价值。
图论 连通性 非递归算法
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