宽度优先英文解释翻译、宽度优先的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 breadth-first

分词翻译：

宽度的英语翻译：

breadth; width
【医】 width

优先的英语翻译：

preference; priority; first; precedence; precession
【经】 priority

专业解析

在计算机科学与算法设计领域，"宽度优先"（Breadth-First）是一种重要的遍历或搜索策略，其核心原则是优先处理当前层级的所有相邻节点，再进入下一层级。以下是基于权威来源的详细解释：

一、中文定义与核心概念

宽度优先指在遍历树（Tree）或图（Graph）结构时，从根节点（或起始节点）开始，按层级逐层向外扩展访问。具体表现为：

先访问根节点（第0层）；
再依次访问根节点的所有直接子节点（第1层）；
之后访问子节点的子节点（第2层），依此类推。此过程确保所有节点按距离起始点的层级顺序被处理，适用于最短路径搜索、状态空间探索等场景。
来源：《算法导论》（Thomas H. Cormen 等）

二、英文术语与权威定义

英文对应术语为"Breadth-First"，其标准定义为：

"An algorithm that explores all neighbor nodes at the present depth prior to moving on to nodes at the next depth level."
（一种在进入下一深度层级前，优先探索当前深度所有相邻节点的算法。）

来源：IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology

三、算法原理与典型应用

实现方式
使用队列（Queue）数据结构：
- 起始节点入队；
- 当队列非空时，队首节点出队并访问；
- 将该节点的未访问相邻节点入队；
- 重复直至队列为空。
关键特性
- 完备性：若解存在，必能找到（针对有限图）；
- 最优性：在无权图中可找到最短路径。
典型应用场景
- 图的最短路径（如BFS算法）；
- 社交网络中“好友推荐”层级关系分析；
- 网络爬虫的层级抓取策略。
  来源：GeeksforGeeks "Breadth-First Traversal for a Graph"

四、与深度优先（Depth-First）的对比

特性	宽度优先（BFS）	深度优先（DFS）
遍历顺序	层级优先（横向扩展）	分支优先（纵向深入）
数据结构	队列（FIFO）	栈（LIFO）
空间复杂度	$O(b^d)$（b为分支因子）	$O(bm)$（m为最大深度）
适用问题	最短路径、连通分量	拓扑排序、回溯问题

来源：Oxford Dictionary of Computer Science

参考文献

Cormen, T. H., et al. Introduction to Algorithms (4th ed.). MIT Press.
IEEE Std 610.12-1990, IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology.
GeeksforGeeks. "Breadth First Search or BFS for a Graph." https://www.geeksforgeeks.org/breadth-first-search-or-bfs-for-a-graph/
Butterfield, A., et al. Oxford Dictionary of Computer Science (7th ed.). Oxford University Press.

网络扩展解释

宽度优先（Breadth-First，通常指宽度优先搜索，Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历或搜索图、树等数据结构的算法策略。其核心思想是按层次逐层扩展，先访问离起点最近的节点，再依次处理下一层节点。以下是详细解释：

1. 定义与核心思想

定义：从根节点（或任意起点）出发，依次访问同一层的所有相邻节点，再按顺序遍历下一层的所有节点，直到找到目标或遍历完整个结构。
核心：遵循“先进先出”（FIFO）原则，通常借助队列数据结构实现。

2. 算法步骤

初始化：将起点加入队列，并标记为已访问。
循环处理队列：
- 取出队列头部节点。
- 遍历该节点的所有未访问相邻节点，依次加入队列并标记。
终止条件：队列为空（遍历完成）或找到目标节点。

3. 特点

完备性：若解存在，BFS总能找到最短路径（在无权图中）。
时间复杂度：$O(V+E)$（V为顶点数，E为边数）。
空间复杂度：$O(V)$，最坏情况下需存储所有节点（如完全二叉树）。

4. 应用场景

最短路径问题：如迷宫寻路、社交网络中查找最少中间人。
网络爬虫：按层级抓取网页，控制抓取深度。
广播机制：路由器向相邻节点扩散信息。
连通性检测：判断图中两节点是否连通。

5. 与深度优先搜索（DFS）的对比

特性	BFS	DFS
数据结构	队列	栈
路径性质	最短路径（无权图）	可能非最短
空间消耗	较高（需存每层节点）	较低（存单条路径）
适用场景	目标节点较浅或需最短路径	目标节点较深或需遍历所有可能

6. 示例

以树结构为例，BFS遍历顺序为：
根节点 → 所有子节点 → 子节点的子节点 → 依此类推。
例如，对二叉树：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS输出顺序为：A → B → C → D → E → F。

宽度优先搜索通过逐层扩展确保找到最短路径，适合对路径长度敏感的场景，但需权衡其较高的内存消耗。在算法选择时，需根据问题需求（如解深度、空间限制）决定使用BFS还是DFS。