​​广度优先遍历序列的生成依赖于队列结构实现由近及远的层次化遍历，最终序列通过按节点访问顺序记录得到。其核心特点是确保每个节点被访问且仅被访问一次，通常使用循环或递归+队列结构完成。​​

广度优先遍历(BFS)的基础逻辑是使用队列维护待访问节点。算法始于将起始节点标记为已访问并入队，随后循环执行以下步骤直至队列为空：取出队首节点，记录该节点的访问顺序，遍历其所有未被访问过的邻接节点，依次标记为已访问并入队。最终输出的节点访问序列即为广度优先遍历序列，该序列必然按照节点与起始点的最短路径长度升序排列。

为优化实现，实际代码中常利用队列的先进先出特性处理节点层级关系，通过哈希集合或数组记录节点访问状态以避免重复访问和死循环。如Python中的deque或C++中的queue均适配BFS的队列操作需求。在邻接表存储的图中，需先检索节点所有邻接点，再按序处理；而邻接矩阵则需遍历矩阵行来确定邻接点，时间复杂度相对较高。多数语言中的BFS实现会嵌套循环完成邻接点处理，并通过辅助数据结构保证空间效率。

实现广度优先遍历需注意队列的数据选择与访问状态维护，正确使用队列可确保按层级遍历节点，而状态标记则防止重复访问。最终序列的生成仅通过记录每个出队节点的顺序即可实现，无需额外排序操作。