图的遍历 --- 广度优先遍历算法

广度优先遍历算法（BFS）是一种用于图的遍历的算法。它从图的某个顶点开始，首先访问这个顶点，然后依次访问其相邻的未被访问过的顶点，再依次访问这些顶点的相邻未被访问过的顶点，以此类推，直到所有顶点都被访问过为止。

BFS 通常使用队列来实现。具体步骤如下：

1. 将起始顶点入队列，并将其标记为已访问。
2. 从队列中取出一个顶点，并访问它。
3. 将该顶点的所有未被访问过的邻接顶点入队列，并将它们标记为已访问。
4. 重复步骤2和步骤3，直到队列为空。

这样，BFS 可以保证从起始顶点开始，按照距离递增的顺序访问所有可达的顶点。

需要注意的是，BFS 适用于无权图或者权值都相同的图。对于带有权值的图，需要使用其他算法，比如 Dijkstra 算法或者 A* 算法。

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广度优先搜索（BFS）是一种图遍历算法，它从给定的起始节点开始遍历图，逐层地向外扩展搜索，直到找到目标节点或遍历完整张图。BFS通常使用队列来实现，它的基本思想是：先将起始节点加入队列，然后从队列中取出一个节点，将其所有未访问过的邻居节点加入队列，标记这些邻居节点为已访问，然后继续从队列中取出下一个节点，重复以上步骤，直到队列为空。

下面是一个使用Python实现BFS的例子，假设我们有一个无向图，用邻接表表示如下：

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

我们从节点A开始进行BFS，代码如下：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set() # 用集合来保存已访问过的节点
    queue = deque([start]) # 用双端队列来实现BFS
    visited.add(start) # 将起始节点标记为已访问
    while queue:
        node = queue.popleft() # 取出队列中的第一个节点
        print(node, end=' ')
        for neighbor in graph[node]: # 遍历当前节点的所有邻居节点
            if neighbor not in visited: # 如果邻居节点未被访问过
                visited.add(neighbor) # 标记邻居节点为已访问
                queue.append(neighbor) # 将邻居节点加入队列

bfs(graph, 'A') # 输出：A B C D E F