NodeJs语言实现广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）算法

在 Node.js 中实现广度优先搜索（BFS）算法可以使用 JavaScript 编写。以下是一个示例代码，展示如何在 Node.js 环境中实现 BFS 算法：

class Graph {
    constructor(vertices) {
        this.vertices = vertices;
        this.adjList = new Map();
    }
    addVertex(v) {
        this.adjList.set(v, []);
    }
    addEdge(v, w) {
        this.adjList.get(v).push(w);
    }
    bfs(startingNode) {
        let visited = {};
        let queue = [];
        // 标记起始节点为已访问并入队
        visited[startingNode] = true;
        queue.push(startingNode);
        while (queue.length > 0) {
            // 从队列中取出一个节点
            let currentNode = queue.shift();
            console.log(currentNode);
            // 获取该节点的所有邻接节点
            let adjNodes = this.adjList.get(currentNode);
            for (let i in adjNodes) {
                let adjNode = adjNodes[i];
                if (!visited[adjNode]) {
                    visited[adjNode] = true;
                    queue.push(adjNode);
                }
            }
        }
    }
}
// 使用示例
let g = new Graph(6);
let vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'];
for (let i = 0; i < vertices.length; i++) {
    g.addVertex(vertices[i]);
}
g.addEdge('A', 'B');
g.addEdge('A', 'C');
g.addEdge('B', 'D');
g.addEdge('B', 'E');
g.addEdge('C', 'F');
console.log("广度优先搜索的遍历顺序 (从顶点 A 开始):");
g.bfs('A');

在这个示例中：

1. Graph 类表示一个图，使用一个 Map 对象来存储邻接表。
2. addVertex 方法用于向图中添加顶点。
3. addEdge 方法用于向图中添加边。
4. bfs 方法实现广度优先搜索算法，打印出从起始节点开始的遍历顺序。
5. 在使用示例中，创建一个包含 6 个顶点的图，并添加了一些边。然后从顶点 A 开始执行 BFS 算法，输出遍历顺序。

你可以根据需要调整图的结构和起始节点，以测试不同的图和起始点。