重新写一个bfs算法的python代码，要求使用字典和列表的形式表示图

可以回答这个问题。

以下是一个使用字典和列表表示图的 BFS 算法的 Python 代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

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

print(bfs(graph, 'A'))

这个代码使用了一个字典来表示图，其中每个键都是一个顶点，对应的值是一个集合，表示与该顶点相邻的顶点。使用一个列表来表示 BFS 队列，使用一个集合来记录已经访问过的顶点。

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重新写一个bfs算法的python代码，要求使用字典的形式表示图

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用字典表示图的BFS算法的Python代码：

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = [start]
    while queue:
        vertex = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

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

print(bfs(graph, 'A'))

这个代码使用了一个字典来表示图，其中字典的键是节点，值是一个集合，表示与该节点相邻的节点。在BFS算法中，我们使用一个队列来存储待访问的节点，每次从队列中取出一个节点，将其未访问的相邻节点加入队列中，并标记为已访问。最终返回已访问的节点集合。

bfs算法python

好的，以下是BFS算法的Python实现：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

其中，`graph`是一个字典，表示图的邻接表；`start`是起始节点。