广度优先算法python

广度优先算法是一种图搜索算法，可以用于寻找图中的最短路径或解决其他与图相关的问题。在Python中，可以使用队列和散列表来实现广度优先算法。

以下是一个完整的广度优先算法的Python示例代码：

from collections import deque

def breadth_first_search(graph, start):
    # 创建一个队列用于存储待检查的节点
    search_queue = deque()
    search_queue.append(start)
    
    # 创建一个集合用于记录已经检查过的节点
    searched = set()
    
    while search_queue:
        node = search_queue.popleft()
        
        # 如果节点尚未被检查过，则进行处理
        if node not in searched:
            # 判断是否找到目标节点，这里假设目标节点以'8'结尾
            if node[-1 == '8':
                print(node + " is a seller!")
                return True
            else:
                # 将节点的邻居节点加入队列
                search_queue.extend(graph[node])
                
                # 将节点标记为已检查
                searched.add(node)
    
    # 如果遍历结束仍没有找到目标节点，则返回False
    return False

在这段代码中，`graph`表示图的邻接关系，`start`表示起始节点。广度优先搜索的过程是从起始节点开始，逐层遍历图中的节点，直到找到目标节点。在每一层中，先将当前节点的邻居节点加入队列，然后依次从队列中取出节点进行处理。如果找到目标节点，则输出结果并返回True；如果遍历结束仍未找到目标节点，则返回False。

请注意，这只是广度优先算法的一个简单示例，实际使用中可能需要根据具体情况进行适当修改和扩展。