图的邻接表的广度遍历数据结构

图的邻接表广度优先遍历（BFS）的数据结构通常使用队列（Queue）来实现。

具体过程如下：

1. 将起始节点加入队列中。

2. 从队列中取出第一个节点，并将其所有未访问过的邻居节点加入队列中。

3. 标记该节点为已访问。

4. 重复步骤2-3，直到队列为空。

可以使用一个数组来记录节点是否被访问过，队列可以使用数组或链表实现。

例如，下面是一个使用邻接表实现的图的广度优先遍历的示例代码（使用队列实现）：

from collections import deque

# 定义邻接表
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'])
}

# 广度优先遍历函数
def bfs(graph, start):
    # 初始化队列和已访问列表
    queue = deque([start])
    visited = set([start])
    
    while queue:
        # 取出队列中的第一个节点
        node = queue.popleft()
        print(node, end=' ')
        
        # 遍历该节点的邻居节点
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                # 将未访问过的邻居节点加入队列中
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)

# 调用函数进行遍历
bfs(graph, 'A')

输出结果为：A B C D E F