广度优先遍历（BFS）是一种经典的图遍历算法，适用于搜索树或图中的节点。它从根节点开始，依次遍历所有相邻节点，再逐层向外扩展。这种算法常用于解决最短路径、拓扑排序等问题。

经典例题解析

1. 最短路径搜索
   广度优先遍历是求解无权图中单源最短路径问题的理想选择。例如，给定一个无向图，要求从源节点到其他所有节点的最短路径长度。通过BFS遍历，可以确保每次扩展的都是未访问的最近节点，从而得到最短路径。

2. 拓扑排序
   在有向无环图（DAG）中，拓扑排序的任务是将所有节点按照依赖关系排序。BFS能够通过记录每个节点的入度，并按层次依次扩展节点，从而实现拓扑排序。

3. 层序遍历二叉树
   在二叉树中，广度优先遍历可以按层次访问每个节点，即从上到下、从左到右依次访问。这一特性常用于实现二叉树的层序遍历。

4. 网络跳数计算
   在网络中，广度优先搜索可以用来计算从一个节点到另一个节点的最小跳数。例如，确定在互联网中从一个结点到另一个结点的**路径。

应用场景总结

广度优先遍历适用于需要按层次顺序遍历节点或搜索最短路径的场景。例如，在社交网络中分析用户关系、在地图导航中寻找最短路径等。通过合理运用BFS，可以高效解决多种实际问题。

掌握广度优先遍历算法的核心思想和经典例题，能够帮助开发者在实际应用中灵活解决问题。