bfs代码python

以下是一个简单的 BFS 代码示例，使用 Python 语言实现：

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

# 示例图
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'))

该代码实现了 BFS（广度优先搜索）算法，用于在图中查找从起点开始的所有可达节点。具体实现中，使用了 Python 内置的 `deque` 双端队列和 `set` 集合数据结构，以及 Python 的 `extend` 方法和集合的差集运算符 `-`。

相关问题

请给出bfs算法Python代码

以下是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

其中，`graph`是图的邻接表表示，`start`是起始节点。`visited`用于记录已访问过的节点，`queue`则是用于存储待访问的节点的队列。在每次循环中，从队列的左侧取出一个节点，如果该节点没有被访问过，则将其标记为已访问，并将其未访问过的邻居节点加入到队列中。最后返回已访问过的所有节点。

编写一个bfs的python代码

以下是一个基本的BFS（广度优先搜索）算法的 Python 代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合存储已访问的节点
    queue = deque([start])  # 将起始节点加入队列
    visited.add(start)  # 标记起始节点为已访问

    while queue:  # 队列不为空时
        vertex = queue.popleft()  # 取出队列中的第一个节点
        print(vertex)  # 打印当前节点
        for neighbor in graph[vertex]:  # 遍历当前节点的邻居节点
            if neighbor not in visited:  # 如果邻居节点未被访问过
                visited.add(neighbor)  # 标记邻居节点为已访问
                queue.append(neighbor)  # 将邻居节点加入队列

其中，`graph` 表示图的邻接表，`start` 表示起始节点。在算法执行过程中，将起始节点加入队列 `queue` 中，然后重复执行以下步骤：

1. 取出队列中的第一个节点 `vertex`；
2. 打印当前节点 `vertex`；
3. 遍历当前节点的邻居节点 `neighbor`；
4. 如果邻居节点未被访问过，则标记为已访问，并将其加入队列 `queue` 中。

重复执行以上步骤，直到队列为空为止。整个算法的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 表示节点数，E 表示边数。