广度优先搜索遍历算法代码

广度优先搜索遍历算法（BFS）是一种用于图形和树形数据结构的搜索算法。它从根节点开始，逐层扩展搜索范围，直到找到目标节点为止。以下是广度优先搜索遍历算法的 Python 代码实现：

from collections import deque

# 定义图形结构
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': ['G'],
    'G': []
}

# 定义 BFS 函数
def bfs(graph, start):
    visited = []  # 用于存储已访问的节点
    queue = deque([start])  # 用于存储待访问的节点

    while queue:
        node = queue.popleft()  # 从队列中取出一个节点
        if node not in visited:
            visited.append(node)  # 将节点标记为已访问
            neighbors = graph[node]  # 获取节点的邻居
            for neighbor in neighbors:
                queue.append(neighbor)  # 将邻居加入待访问队列

    return visited

# 测试
print(bfs(graph, 'A'))

在上述代码中，我们首先定义了一个图形结构，然后定义了 BFS 函数。BFS 函数使用一个队列来存储待访问的节点，从起始节点开始，每次从队列中取出一个节点，并将其邻居加入待访问队列。我们还使用 visited 列表来存储已经访问过的节点，以避免重复访问。最后，我们测试了 BFS 函数，并输出了访问的节点顺序。