图的广度优先遍历算法代码

图的广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）是一种用于遍历或搜索树和图数据结构的算法。它从根节点开始，按照层级顺序逐层遍历，直到找到目标节点或者遍历完整个图。以下是使用Python实现图的BFS算法的一个基本示例，假设我们有一个邻接列表表示的图：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用来记录已访问过的节点
    queue = deque([start])  # 使用双端队列作为广度优先搜索的数据结构
    while queue:  # 只要队列不为空，就继续遍历
        vertex = queue.popleft()  # 取出队首元素
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)  # 标记为已访问
            print(vertex, end=" ")  # 输出节点
            # 添加当前节点的所有邻居到队列
            for neighbor in graph[vertex]:
                queue.append(neighbor)

# 示例图：邻接列表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

bfs(graph, 'A')  # 从节点A开始进行BFS

在上面的代码中，`graph`是一个字典，键是节点，值是其邻居列表。`start`是起点。算法会按照BFS的方式打印出从`start`到其他所有节点的路径。