广度优先搜索英文解释翻译、广度优先搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 breadth-first search

分词翻译：

广度的英语翻译：

range; scope; span
【法】 extent

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

广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种基于图或树结构的遍历算法，其核心思想是“逐层扩展”，优先访问当前层级的所有相邻节点后再进入下一层。该术语在汉英词典中对应“Breadth-First Search”，强调“广度（Breadth）”优先于“深度（Depth）”的探索策略。

算法原理与流程

初始化：选择起始节点加入队列，并标记为已访问。
迭代扩展：从队列头部取出节点，访问其所有未被访问的相邻节点，依次加入队列尾部。
层级推进：重复上述过程，直到队列为空，确保所有可达节点按层级顺序完成访问。

核心特征与应用场景

最短路径查找：在无权图中，BFS可找到起点到目标节点的最短路径（以边数计），例如社交网络中的“六度分隔理论”验证。
系统性覆盖：适用于需要全面扫描的场景，如网络爬虫的页面抓取、迷宫游戏的可行路径探索。
复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度均为O(V+E)，其中V为节点数，E为边数。

与深度优先搜索的对比

相较于深度优先搜索（DFS）的“纵向深入”，BFS更注重“横向扩展”，因此更适合解决最小步数或最短路径问题。两者差异可通过二叉树遍历直观体现：BFS按层输出节点（层级遍历），DFS则优先到达最深叶子节点。

权威参考

《算法导论》（Thomas H. Cormen等）第三版，第22章详细论述BFS的伪代码与正确性证明。
维基百科“广度优先搜索”词条（https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search）提供算法可视化示例。
GeeksforGeeks教程（https://www.geeksforgeeks.org/breadth-first-search-or-bfs-for-a-graph/）包含多语言代码实现。

网络扩展解释

广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。其核心思想是逐层访问节点，从起点开始，先访问所有相邻节点，再依次访问这些节点的相邻节点，依此类推。以下是详细解释：

一、工作原理

队列结构
BFS使用队列（先进先出）来管理待访问的节点。起点首先入队，随后每次从队列头部取出一个节点，将其未访问的邻居节点依次入队，直到队列为空。
层级扩展
按层级顺序遍历，确保先访问离起点最近的节点。例如，在树结构中，先访问根节点，再访问所有子节点，然后是孙子节点，以此类推。

二、典型应用场景

无权图的最短路径
在无权图中，BFS能保证找到起点到目标节点的最短路径（最少边数），例如迷宫问题、社交网络中的最短关系链。
连通性检测
判断图中两个节点是否连通，或统计连通分量数量。
网页爬虫
按层级抓取网页，避免重复访问。

三、算法步骤

初始化队列，将起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。
- 遍历该节点的所有未访问邻居节点：
  - 标记为已访问。
  - 加入队列。
结束遍历。

四、优缺点

优点：
- 保证找到最短路径（无权图）。
- 算法逻辑简单，易于实现。
缺点：
- 空间复杂度高（最坏情况需存储所有节点），例如完全二叉树的空间复杂度为 $O(n)$。
- 不适用于深度较大的树或图。

五、示例

假设遍历下图（起点为A）：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS顺序：A → B → C → D → E → F

通过这种逐层扩展的方式，BFS能高效解决最短路径、状态空间搜索等问题，是算法设计中的基础工具之一。