广度优先搜索python

广度优先搜索（BFS）是图论中常用的算法，用于遍历或搜索图中的节点。在Python中，可以使用队列（queue）来实现BFS算法。以下是一个简单的广度优先搜索的Python实现示例：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的节点
    queue = deque([start])  # 使用队列来进行广度优先搜索
    visited.add(start)

    while queue:
        node = queue.popleft()
        print(node, end=" ")  # 输出当前节点

        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)

# 示例图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

# 从节点A开始进行广度优先搜索
bfs(graph, 'A')

以上代码中，我们使用了一个队列来保存待访问的节点，通过不断从队列中取出节点并访问其邻居节点，实现了广度优先搜索算法。`visited`集合用于记录已经访问过的节点，以避免重复访问。

以上示例中的图使用邻接表表示，每个节点对应一个列表，列表中存储了该节点的邻居节点。你可以根据实际需求，修改图的表示方式。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。