图的遍历-广度优先搜索的详细解题思路清晰

广度优先搜索（BFS）是图的遍历算法之一，它可以用来寻找一个图中的最短路径，或者判断两个节点之间是否连通，或者找到一个节点的所有邻居等。BFS 的思路是从一个起始节点开始，依次遍历它的所有邻居节点，并将这些邻居节点加入队列中，然后继续遍历队列中的节点，直到队列为空为止。

下面是 BFS 的具体解题思路：

1. 初始化：

- 将起点放入队列中；
- 标记起点为已访问；

2. 开始遍历：

- 取出队列中的第一个节点，即当前节点；
- 遍历当前节点的所有邻居节点，如果邻居节点没有被访问过，将其加入队列中，并标记为已访问；
- 重复步骤 2，直到队列为空为止。

3. 输出结果：

- 遍历完所有节点后，可以输出遍历的结果，比如输出每个节点的深度或者距离起点的最短路径等。

下面是一个示例：

假设有如下的图：

A -- B -- C
|    |    |
D -- E -- F

其中，A、B、C、D、E、F 分别代表节点，每条线段代表它们之间的连接关系。

现在要从节点 A 开始进行 BFS 遍历，以下是具体步骤：

1. 初始化：

将节点 A 放入队列中，标记 A 为已访问。

2. 开始遍历：

- 取出队列中的第一个节点 A，遍历它的邻居节点 B 和 D，将它们加入队列中并标记为已访问；
- 取出队列中的第二个节点 B，遍历它的邻居节点 A、C 和 E，其中 A 已经被访问过了，所以不需要再次访问；将 C 和 E 加入队列中，并标记为已访问；
- 取出队列中的第三个节点 D，遍历它的邻居节点 A 和 E，其中 A 已经被访问过了，所以不需要再次访问；E 已经被访问过了，所以也不需要再次访问；
- 取出队列中的第四个节点 C，遍历它的邻居节点 B 和 F，其中 B 已经被访问过了，所以不需要再次访问；将 F 加入队列中，并标记为已访问；
- 取出队列中的第五个节点 E，遍历它的邻居节点 B、D 和 F，其中 B 和 D 已经被访问过了，所以不需要再次访问；F 已经被访问过了，所以也不需要再次访问；
- 取出队列中的第六个节点 F，遍历它的邻居节点 C 和 E，其中 E 已经被访问过了，所以不需要再次访问；C 已经被访问过了，所以也不需要再次访问；
- 队列为空，结束遍历。

3. 输出结果：

遍历的结果可以是每个节点的深度或者距离起点的最短路径等，以下是每个节点的深度：

A: 0
B: 1
C: 2
D: 1
E: 2
F: 3

可以看到，节点 A 的深度为 0，它的邻居节点 B 和 D 的深度为 1，它们的邻居节点 C 和 E 的深度为 2，最后节点 F 的深度为 3。