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

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

在Python中，实现广度优先搜索（BFS）算法可以使用队列来处理节点的遍历。以下是一个示例代码，展示如何在Python中实现BFS算法：

from collections import defaultdict, deque

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)

    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)

    def bfs(self, start):
        visited = set()  # 使用集合来标记已访问的节点
        queue = deque([start])  # 使用deque来实现队列

        visited.add(start)

        while queue:
            node = queue.popleft()
            print(node, end=" ")

            for neighbour in self.graph[node]:
                if neighbour not in visited:
                    visited.add(neighbour)
                    queue.append(neighbour)

# 示例用法
g = Graph()
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 0)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 3)

print("从顶点 2 开始进行广度优先搜索：")
g.bfs(2)

在这个示例中：

1. Graph 类表示一个图，使用 defaultdict 来存储邻接表。
2. add_edge 方法用于向图中添加边。
3. 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。
4. 在使用示例中，创建一个包含多个顶点的图，并添加了一些边。然后从顶点2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。