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广度优先搜索法（BFS）
2.从一个顶点出发，把它所有关联的顶点依次访问，然后到下一个顶点（刚才访问的关联顶点）。然后以这个顶点为中心，再次访问所有关联顶点，直到所有顶点被访问。利用广度优先搜索法，从【A】顶点出发来遍历所以结点。这次使用队列结构来存储访问记录。下面我们模拟计算机的访问过程。
（1）首先访问【A】顶点，同时把【A】顶点进入队列，如图所示。
（2）访问【A】的关联顶点【B】，同时把【B】顶点放进队列，如图所示。
（3）访问【A】的关联顶点【C】，同时把【C】顶点放进队列，如图所示。
4）【A】顶点已经没有未访问的顶点了，那么把【A】顶点移出队列，然后访问队列的头【B】顶点。这时候我们找到【D】顶点未被访问，因此把【D】顶点放进队列，如图所示。
后面的过程也是这样重复下去，最终结果如图所示。
那么现在用代码来表示刚才这个遍历过程。
def graph_bfs(adjacency_list, start_point):visited = [start_point] # 保存已经访问过的顶点queue = [] # 用队列结构来记录访问历史queue.append(start_point)while len(queue) > 0: # 当队列为空，说明全部顶点已经遍历完成current_point = queue.pop(0) # 获取访问历史的队头为当前顶点for next_point in adjacency_list.get(current_point, []):# 逐一访问当前顶点的所有关联点if next_point not in visited: # 如果没有访问添加到已访问队列中 visited.append(next_point)queue.append(next_point) # 在队尾添加顶点作为访问记录return visited
#------------测试--------------------
res = graph_bfs(graph, 'A')
print("->".join(res))
#------------结果--------------------
A->B->C->D->E->F->G
