帮我用广度优先算法写一份代码，并通过实例实现它。

当然，我可以帮你介绍广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）算法并提供一个简单的Java实现。BFS通常用于寻找图或树中的最短路径。

以下是一个使用邻接列表表示图的简单BFS实现：

import java.util.*;

// 图节点类
class Node {
    int value;
    List<Node> neighbors;

    public Node(int value) {
        this.value = value;
        this.neighbors = new ArrayList<>();
    }

    // 添加邻居节点的方法
    void addNeighbor(Node neighbor) {
        neighbors.add(neighbor);
    }
}

// 广度优先搜索
public class BreadthFirstSearch {
    private static final boolean NOT_VISITED = true;
    private static final boolean VISITED = false;

    // 搜索方法
    public static void bfs(Node startNode) {
        if (startNode == null || startNode.neighbors.isEmpty()) {
            return;
        }

        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        Set<Node> visitedNodes = new HashSet<>();

        // 将起始节点添加到队列和已访问集合
        queue.offer(startNode);
        visitedNodes.add(startNode);

        while (!queue.isEmpty()) {
            // 取出队首节点
            Node currentNode = queue.poll();

            System.out.print(currentNode.value + " "); // 打印当前节点值

            // 遍历邻居节点并检查是否未访问
            for (Node neighbor : currentNode.neighbors) {
                if (!visitedNodes.contains(neighbor)) {
                    queue.offer(neighbor);
                    visitedNodes.add(neighbor); // 标记为已访问
                }
            }
        }
    }

    // 示例使用
    public static void main(String[] args) {
        Node nodeA = new Node(0);
        Node nodeB = new Node(1);
        Node nodeC = new Node(2);
        Node nodeD = new Node(3);
        Node nodeE = new Node(4);

        nodeA.addNeighbor(nodeB);
        nodeA.addNeighbor(nodeC);
        nodeB.addNeighbor(nodeD);
        nodeB.addNeighbor(nodeE);

        bfs(nodeA);
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个`Node`类表示图中的节点，然后定义了`bfs`方法进行BFS遍历。`main`方法中创建了一个简单的有向图，并从节点A开始执行BFS。