【算法】广度优先搜索（DFS）详解及实现（python、go、java）

广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其基本思想是从根节点开始，先访问所有相邻节点，然后逐层向外扩展，直到遍历完所有节点。BFS 通常用于寻找最短路径、连接性检测以及图的层次遍历等场景。

一、广度优先搜索的基本思想

1. 使用队列：BFS 利用队列结构来记录待访问的节点。
2. 逐层访问：每次从队列中取出一个节点，访问它，然后将所有未访问的相邻节点加入队列。
3. 标记访问：为避免重复访问，需对已访问节点进行标记。

二、应用场景

• 最短路径搜索：在无权图中查找两个节点之间的最短路径。
• 社交网络分析：查找社交网络中的连接。
• 迷宫问题：找到从起点到终点的最短路径。
• 树的层次遍历：访问树的每一层节点。

三、代码实现

下面分别用 Python、Go 和 Java 实现广度优先搜索算法。

1. Python 实现

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已访问节点
    queue = deque([start])  # 使用队列存储待访问节点
    result = []  # 存储遍历结果