python广度优先搜索代码

在Python中，广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)通常用于遍历图或树结构，寻找最短路径。下面是一个简单的BFS算法实现，它使用了`collections`模块中的`deque`数据结构来提高效率：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    # 创建一个队列和一个已访问集合
    queue = deque([start])
    visited = set([start])

    while queue:
        vertex = queue.popleft()  # 取出并移除队首元素
        print(vertex, end=' ')  # 打印当前节点

        # 遍历相邻节点
        for neighbor in graph[vertex]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

# 假设我们有一个邻接列表表示的无向图
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

bfs(graph, 'A')  # 从'A'开始做BFS

在这个例子中，`graph`是一个字典，键是顶点，值是其邻居的列表。BFS会先访问起始节点的所有邻居，然后再访问那些邻居未访问过的节点，以此类推。