图的先广搜索
输出无向图的给定起点的先广序列。输入格式:
输入第一行给出三个正整数，分别表示无向图的节点数N（1<N≤10）、边数M（≤50）和探索起始节点编号S（节点从1到N编号）。
随后的M行对应M条边，每行给出一对正整数，分别是该条边直接连通的两个节点的编号。
输出格式:
输出从S开始的无向图的先广搜索序列（用编号表示每个节点），用一个空格隔开，最后也有一个空格；如果为非连通图，再在结尾处另起一行输出一个0，表示此图非连通。
由于广度优先遍历的节点序列是不唯一的，为了使得输出具有唯一的结果，我们约定以表头插入法构造邻接表。
输入样例:
6 8 2
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 4
3 6
1 5
输出样例:
2 3 1 6 4 5
这题用C或者C++怎么做 看来您的问题部分被截断了。但根据您提到的“图的先广搜索”和“输输出无向图的给定起点的先广序列”，我假设您希望了解如何进行广度优先搜索（BFS）并输出序列。
以下是广度优先搜索的基本思路：
1. **初始化**：
- 使用一个队列来存储待访问的节点。
- 使用一个列表来记录已访问的节点。
2. **选择起点**：
- 将给定的起始节点入队，并标记为已访问。
3. **访问节点**：
- 当队列不为空时，执行以下步骤：
1. 从队列中取出一个节点作为当前节点。
2. 输出当前节点。
3. 将当前节点的所有未被访问的邻居节点依次入队，并标记为已访问。
4. **继续**：
- 重复步骤3，直到队列为空。
假设你有一个图的数据结构和输入格式，以下伪代码可以帮助你实现BFS：
def bfs(graph, start_node):
queue =
visited = set()
while queue:
current_node = queue.pop(0)
print(current_node)# 输出当前节点
for neighbor in graph:
if neighbor not in visited:
queue.append(neighbor)
visited.add(neighbor)
# 示例调用
graph = {
1: ,
2: ,
3: ,
4: ,
5:
}
bfs(graph, 1)
请根据需要调整代码中图的表示方式和节点序列。
如需解决具体问题，请补充完整的输入格式和需求信息。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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