请用Python写一个BFS的模板代码

以下是BFS的模板代码，使用Python语言实现：

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()
    visited.add(start)

    while queue:
        node = queue.popleft()
        # 处理当前节点
        if node == end:
            # 找到目标节点，退出循环
            break
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)
    # 返回结果
    return ...

其中，`graph`表示图的邻接表，`start`表示起始节点，`end`表示目标节点。在循环中，我们使用`queue`来存储待处理的节点，使用`visited`来记录已经访问过的节点。每次从队列中取出一个节点，处理它，并将它的未访问过的邻居节点加入队列中。如果找到了目标节点，就退出循环，返回结果。

相关问题

用python写一个bfs代码

以下是一个基本的BFS（广度优先搜索）代码实现，可以用Python语言编写：

from collections import deque

# BFS function
def bfs(graph, start):
    # Create a queue for BFS
    queue = deque([start])
    # Create a set to keep track of visited vertices
    visited = set([start])

    while queue:
        # Dequeue a vertex from queue
        vertex = queue.popleft()
        print(vertex)

        # Get all adjacent vertices of the dequeued vertex
        for neighbor in graph[vertex]:
            # If neighbor has not been visited, mark it as visited and enqueue it
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

# Graph representation using adjacency list
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

# Driver code
print("BFS Traversal starting from vertex A:")
bfs(graph, 'A')

上面的代码中，我们首先创建了一个队列（使用deque），并将起始顶点放入队列中。同时，我们还创建了一个集合（使用set），以跟踪访问过的顶点。

在while循环中，我们首先从队列中取出一个顶点（使用popleft方法），并将其打印出来。然后，我们遍历该顶点的所有邻居，并将它们加入队列中，如果它们尚未被访问过的话。

最后，我们使用示例图中的邻接列表表示图，并从顶点A开始运行BFS。运行结果应该是：A B C D E F。

这是一个基本的BFS代码示例，可以根据需要进行修改和扩展。

请用Python写一个BFS的模板代码，并在此基础上求解八皇后问题

以下是BFS的模板代码：

from collections import deque

def bfs(start, target):
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()
    visited.add(start)

    while queue:
        node = queue.popleft()
        # 如果找到目标状态，返回结果
        if node == target:
            return node
        # 扩展节点
        for next_node in expand(node):
            if next_node not in visited:
                queue.append(next_node)
                visited.add(next_node)
    # 如果搜索完所有节点都没有找到目标状态，返回None
    return None

八皇后问题是指在8×8的国际象棋棋盘上放置8个皇后，使得任意两个皇后都不能在同一行、同一列或同一斜线上。以下是基于BFS的八皇后问题求解代码：

def expand(state):
    # 扩展状态，生成下一层所有可能的状态
    next_states = []
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if state[i] == -1:
                # 如果该行还没有皇后，尝试在该位置放置皇后
                new_state = state[:]
                new_state[i] = j
                next_states.append(new_state)
            elif j == state[i]:
                # 如果该位置已经有皇后，跳过
                continue
            elif i - j == state[i] - state[j] or i + j == state[i] + state[j]:
                # 如果该位置在同一斜线上，跳过
                continue
            else:
                # 否则在该位置放置皇后
                new_state = state[:]
                new_state[i] = j
                next_states.append(new_state)
    return next_states

def eight_queens_bfs():
    # 初始状态为8个皇后都未放置
    start = [-1] * 8
    # 目标状态为8个皇后都已放置
    target = [0, 4, 7, 5, 2, 6, 1, 3]
    # 调用BFS求解
    result = bfs(start, target)
    # 输出结果
    if result is None:
        print("无解")
    else:
        print(result)

eight_queens_bfs()