用bfs求一个无向图的起始点到最远点的距离

可以使用广度优先搜索（BFS）算法来求解无向图的起始点到最远点的距离。下面是一个使用BFS求解的示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([(start, 0)])  # 使用队列存储待访问的节点以及距离
    
    while queue:
        node, distance = queue.popleft()
        visited.add(node)
        
        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append((neighbor, distance + 1))
                visited.add(neighbor)
    
    return distance

# 示例图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E', 'G'],
    'G': ['F']
}

start_node = 'A'
max_distance = bfs(graph, start_node)
print("起始点到最远点的距离:", max_distance)

在这个示例中，我们使用了一个字典来表示图的邻接表。字典的键表示节点，值是一个列表，其中包含与该节点相邻的节点。我们使用一个队列来存储待访问的节点和它们距离起始点的距离。通过不断从队列中取出节点并访问它们的邻居节点，直到队列为空，我们可以找到起始点到最远点的距离。