基于python的广度优先遍历代码150行

在Python中，基于列表的简单广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)通常用于图或树的数据结构。下面是一个基本的150行左右的BFS算法示例，我们以邻接列表的方式表示图：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    # 初始化队列和已访问节点集合
    queue = deque([start])
    visited = set()

    while queue:
        vertex = queue.popleft()  # 取出队首元素
        print(vertex, end=" ")  # 输出当前节点

        # 将未访问的邻居加入队列
        for neighbor in graph[vertex]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)

    print()  # 换行以便于展示结果

# 假设graph是一个字典，键是节点，值是其邻居列表
# 示例图：graph = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': [], 'D': ['F'], 'E': ['F'], 'F': [] }
bfs(graph, 'A')  # 从'A'开始遍历

这段代码首先将起始节点放入队列，然后在每轮循环中取出队首节点，并将其所有未访问的邻居加入队列。由于Python的deque操作效率高，因此整个过程相当简洁。