宽度优先搜索英文解释翻译、宽度优先搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 breadth-first search

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

搜索的英语翻译：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【计】 look in; search; search in
【经】 rake; search

专业解析

宽度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索图或树结构的算法，其核心思想是逐层访问节点，确保在探索深层节点前优先处理当前层的所有相邻节点。该算法名称的英文直译保留了“宽度”这一空间维度的隐喻，体现了其按层级扩展的特点。

1. 定义与算法原理

BFS从根节点开始，依次访问所有相邻节点，并将这些节点的未访问邻居加入队列（FIFO结构），重复此过程直至遍历完成。算法的时间复杂度为$O(V+E)$，其中$V$为顶点数，$E$为边数。例如，在社交网络中，BFS可用于查找两人之间的最短关系链。

2. 操作流程与数据结构

算法实现需依赖队列结构，步骤如下：

将起始节点标记为已访问并入队；
循环从队列取出节点并处理；
将该节点的未访问邻居标记并加入队列。此过程通过《算法导论》（Thomas H. Cormen等）详细描述，强调队列在层级控制中的作用。

3. 应用领域

BFS广泛应用于路径规划（如迷宫最短路径）、网络爬虫（按网页链接层级抓取）、连通性检测及人工智能中的状态空间搜索。IEEE期刊研究指出，其在路由协议（如OSPF）中的分层扩散机制与BFS原理高度契合。

4. 与深度优先搜索的对比

相较于深度优先搜索（DFS）的纵向探索，BFS牺牲部分空间复杂度（需存储每层节点）换取解的最优性。中国计算机学会（CCF）术语库指出，二者差异本质在于数据结构的选择：队列实现广度扩展，栈实现深度延伸。

5. 扩展算法

双向BFS等改进算法通过从起点和终点同时搜索，显著减少时间复杂度，尤其适用于大规模图结构。Springer出版的《图算法实践》中通过社交网络案例分析，验证其效率提升可达50%以上。

网络扩展解释

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。其核心思想是逐层探索所有相邻节点，确保在深入下一层之前，当前层的所有节点都被访问完毕。以下是详细解释：

核心特点

队列数据结构
BFS使用先进先出（FIFO）的队列来存储待访问节点。这种结构保证了节点的访问顺序按层级展开。
逐层遍历
从起始节点开始，先访问所有第一层邻居，再依次访问第二层、第三层……直到所有节点都被遍历。
最短路径保证
在无权图中，BFS能高效找到两点之间的最短路径，因为它按层级逐步逼近目标。

算法步骤

将起始节点加入队列并标记为已访问。
循环执行以下操作直到队列为空：
- 取出队列头部节点。
- 访问该节点。
- 将其所有未访问的相邻节点加入队列并标记为已访问。

应用场景

最短路径问题：如迷宫求解、社交网络中查找两人之间的最短关系链。
网络爬虫：按层级抓取网页，避免重复访问。
连通性检测：判断图中两个节点是否连通。

复杂度分析

时间复杂度：$O(V + E)$，其中$V$为顶点数，$E$为边数。每个节点和边均被访问一次。
空间复杂度：$O(V)$，最坏情况下队列需要存储所有节点。

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	保证最短路径（无权图）	可能找到更长的路径
空间消耗	较高（需存储大量节点）	较低（仅存储当前分支）
适用场景	最短路径、层级遍历	拓扑排序、回溯问题

示例

假设遍历一棵树：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS的访问顺序为：A → B → C → D → E → F。

通过逐层扩展，BFS确保了搜索的全面性和最短路径的可靠性，适合需要层级分析或最短路径的场景。