广度优先遍历(BFS)是一种按层级逐步探索数据的算法，核心特点是"由近及远、层层递进"，适合解决最短路径、社交关系扩散等问题。 其通过队列实现，确保先访问的节点优先处理，具有无回溯、空间复杂度高的特性。
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基础原理
BFS从起始点出发，依次访问其所有相邻节点，再以这些节点为新的起点继续扩散。算法使用队列存储待访问节点，遵循"先进先出"原则，保证每一层节点完全遍历后才进入下一层。例如迷宫问题中，BFS总能找到出口的最短步数解。 -
典型应用场景
- 网络爬虫：按网页链接层级抓取数据
- 社交网络分析：计算用户之间的最小熟人链
- 图像处理：洪水填充算法中的像素扩散
- 路由器寻址：查找网络拓扑中的最优传输路径
- 与DFS的对比差异
- 内存消耗：BFS需存储整层节点，空间复杂度O(h)（h为最大宽度）；DFS仅保存当前路径，空间复杂度O(d)（d为最大深度）
- 解的特性：BFS首次遇到目标即得最优解，DFS可能需遍历全部路径
- 适用性：BFS适合广度扩散类问题，DFS更适合回溯或存在性验证
提示：实际应用中可通过双向BFS或启发式优化提升效率，处理超大规模数据时需注意队列内存限制。
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