如果你第一次听说，那么可以跟着小编来探索一次“广度优先搜索”的奥秘，看一下它的思想到底是怎么来的？比如我们经常坐地铁，从 A 站到 F 站有多条行车路线，如何找出最短的一条呢？“广度优先搜索”通常用来解决两点间的最短路径问题。这也就广度优先搜索存在的意义，好啦，大家就跟着小编来学习看下吧~
最常见听到的案例，就是使用广度优先搜索实现 BFS 。
我们通过一组案例给大家详细讲述。
广度优先搜索访问的路径是：ABCDEF
从 A 到 F 的最短路径是 A - B - D - F
实现代码如下：
queue=0 ueappend(s) seen=set0 seen.add(s) parent=[s:None whilelen(queue)>0 nodesgraph[vertex orninnodes ifnnotinseen: queueappend(n) seen.add(n) parent[n]=vertex returnparent parent=BFS(graph,"A") node=F whilenode!=None: print(node) node=parent[node]
现在大家理解了什么广度搜索了吧？能够引用这个案例的内容并不多，其中BFS案例，是最为经典的，因此大家在遇到这样的问题，直接根据小编提供的内容学习即可哦~