有向图BFS遍历邻接矩阵代码

有向图的广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)通常用于查找最短路径，其基本思想是从起始节点开始逐层探索邻居节点。在邻接矩阵表示法中，由于矩阵可以直接通过索引访问相邻节点，所以遍历过程会相对简单。

以下是一个Python示例，使用邻接矩阵来实现有向图的BFS：

def bfs(matrix, start):
    visited = [False] * len(matrix)
    queue = [start]
    visited[start] = True

    while queue:
        vertex = queue.pop(0)  # 取出队首节点
        print(vertex, end=" ")  # 打印当前节点

        for neighbor in range(len(matrix[vertex])):
            if not visited[neighbor] and matrix[vertex][neighbor]:  # 如果邻居未访问并且有边相连
                visited[neighbor] = True
                queue.append(neighbor)

# 假设matrix是一个二维列表，其中matrix[i][j]为从i到j是否有边
bfs(matrix, 0)  # 从0节点开始遍历

在这个例子中，我们初始化一个visited数组来标记已访问过的节点，并将起始节点加入队列。然后在while循环中，每次取出队列中的一个节点并访问它，接着检查它的所有未访问过且有边相连的邻居，将其添加到队列和visited数组中。