宽度学习Python代码

宽度学习（Width Learning），也称为宽度优先搜索（Breadth-First Search, BFS），是一种图搜索算法，常用于遍历或查找图中的最短路径。在Python中，我们可以使用内置的数据结构`deque`（双端队列）来实现宽度学习，因为它支持高效的添加和删除操作。

下面是一个简单的宽度学习（BFS）遍历无向图的例子：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 已访问节点
    queue = deque([start])  # 初始化队列，起点入队

    while queue:
        vertex = queue.popleft()  # 弹出队首元素
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)  # 标记已访问
            print(vertex, end=" ")  # 输出节点
            for neighbor in graph[vertex]:  # 遍历邻居节点
                queue.append(neighbor)

# 假设我们有一个邻接列表表示的图
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D'],
    'C': ['A', 'E'],
    'D': ['B'],
    'E': ['C']
}

bfs(graph, 'A')

在这个例子中，从节点'A'开始，算法会先访问所有距离'A'步数为1的节点，然后是步数为2的节点，以此类推。