用jupyternotebook给定一个图的结构，使用宽度优先搜索算法求解图中两个节点之间的最短路径，并对一个具体的实例做计算，最后输出结果。

在Jupyter Notebook中，我们可以使用Python的网络流库如NetworkX或Dijkstra's algorithm等工具来进行宽度优先搜索（BFS，也称为广度优先遍历），寻找图中两个节点之间的最短路径。这里我们假设你想找的是简单无向图的最短路径，而不是带权重的图。

首先，我们需要安装必要的库，如果尚未安装，可以运行：

!pip install networkx

然后，我们可以创建一个简单的示例，例如用邻接列表表示的图：

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('C', 'E')
G.add_edge('D', 'F')

print("Graph structure:")
print(G.edges())

接下来，我们可以使用`networkx.shortest_path`函数结合BFS来找到两个节点间的最短路径：

def bfs_shortest_path(graph, start, end):
    queue = [(start, [start])]
    visited = set()

    while queue:
        vertex, path = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            path_neighbors = list(graph[vertex])

            # 如果目标节点被访问到了，返回路径
            if vertex == end:
                return path + [vertex]
            else:
                for neighbor in path_neighbors:
                    if neighbor not in visited:
                        queue.append((neighbor, path + [neighbor]))

# 使用BFS求从'A'到'F'的最短路径
shortest_path = bfs_shortest_path(G, 'A', 'F')
print(f"Shortest path from '{G.nodes()[0]}' to '{G.nodes()[-1]}': {shortest_path}")

运行这个脚本，你会看到从节点'A'到节点'F'的最短路径。