​​广度优先遍历（BFS）是一种按层级逐步访问节点的算法，核心思想是通过队列实现“先进先出”的遍历逻辑，适用于树或图的层级搜索、最短路径等问题。​​ 以下是关键实现要点与代码示例：

1. ​​队列初始化​​
   使用队列存储待访问节点，起始时将根节点入队。例如Python中通过collections.deque()实现高效操作：

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   queue = collections.deque()
   queue.append(root_node)

2. ​​循环处理队列​​
   当队列非空时，取出队首节点并访问其相邻节点，未访问的相邻节点入队。例如遍历文件夹的代码片段：

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   while queue:
       current_path = queue.popleft()
       for item in os.listdir(current_path):
           new_path = os.path.join(current_path, item)
           if os.path.isfile(new_path):
               print("文件:", new_path)
           else:
               queue.append(new_path)

3. ​​标记已访问节点​​
   对于图结构需用集合（如visited = set()）避免重复访问，防止环路导致的无限循环。

4. ​​应用场景扩展​​
   广度优先遍历可解决岛屿数量统计、社交网络层级关系分析等问题，代码结构类似，仅需调整节点处理逻辑。

​​提示：​​ 实际编码时需结合具体数据结构调整邻居节点获取方式，并注意处理边界条件（如空输入）。通过反复练习可快速掌握这一基础算法的核心模式。