寬度優先英文解釋翻譯、寬度優先的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 breadth-first

分詞翻譯：

寬度的英語翻譯：

breadth; width
【醫】 width

優先的英語翻譯：

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

專業解析

在計算機科學與算法設計領域，"寬度優先"（Breadth-First）是一種重要的遍曆或搜索策略，其核心原則是優先處理當前層級的所有相鄰節點，再進入下一層級。以下是基于權威來源的詳細解釋：

一、中文定義與核心概念

寬度優先指在遍曆樹（Tree）或圖（Graph）結構時，從根節點（或起始節點）開始，按層級逐層向外擴展訪問。具體表現為：

先訪問根節點（第0層）；
再依次訪問根節點的所有直接子節點（第1層）；
之後訪問子節點的子節點（第2層），依此類推。此過程确保所有節點按距離起始點的層級順序被處理，適用于最短路徑搜索、狀态空間探索等場景。
來源：《算法導論》（Thomas H. Cormen 等）

二、英文術語與權威定義

英文對應術語為"Breadth-First"，其标準定義為：

"An algorithm that explores all neighbor nodes at the present depth prior to moving on to nodes at the next depth level."
（一種在進入下一深度層級前，優先探索當前深度所有相鄰節點的算法。）

來源：IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology

三、算法原理與典型應用

實現方式
使用隊列（Queue）數據結構：
- 起始節點入隊；
- 當隊列非空時，隊首節點出隊并訪問；
- 将該節點的未訪問相鄰節點入隊；
- 重複直至隊列為空。
關鍵特性
- 完備性：若解存在，必能找到（針對有限圖）；
- 最優性：在無權圖中可找到最短路徑。
典型應用場景
- 圖的最短路徑（如BFS算法）；
- 社交網絡中“好友推薦”層級關系分析；
- 網絡爬蟲的層級抓取策略。
  來源：GeeksforGeeks "Breadth-First Traversal for a Graph"

四、與深度優先（Depth-First）的對比

特性	寬度優先（BFS）	深度優先（DFS）
遍曆順序	層級優先（橫向擴展）	分支優先（縱向深入）
數據結構	隊列（FIFO）	棧（LIFO）
空間複雜度	$O(b^d)$（b為分支因子）	$O(bm)$（m為最大深度）
適用問題	最短路徑、連通分量	拓撲排序、回溯問題

來源：Oxford Dictionary of Computer Science

參考文獻

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.

網絡擴展解釋

寬度優先（Breadth-First，通常指寬度優先搜索，Breadth-First Search，簡稱BFS）是一種用于遍曆或搜索圖、樹等數據結構的算法策略。其核心思想是按層次逐層擴展，先訪問離起點最近的節點，再依次處理下一層節點。以下是詳細解釋：

1. 定義與核心思想

定義：從根節點（或任意起點）出發，依次訪問同一層的所有相鄰節點，再按順序遍曆下一層的所有節點，直到找到目标或遍曆完整個結構。
核心：遵循“先進先出”（FIFO）原則，通常借助隊列數據結構實現。

2. 算法步驟

初始化：将起點加入隊列，并标記為已訪問。
循環處理隊列：
- 取出隊列頭部節點。
- 遍曆該節點的所有未訪問相鄰節點，依次加入隊列并标記。
終止條件：隊列為空（遍曆完成）或找到目标節點。

3. 特點

完備性：若解存在，BFS總能找到最短路徑（在無權圖中）。
時間複雜度：$O(V+E)$（V為頂點數，E為邊數）。
空間複雜度：$O(V)$，最壞情況下需存儲所有節點（如完全二叉樹）。

4. 應用場景

最短路徑問題：如迷宮尋路、社交網絡中查找最少中間人。
網絡爬蟲：按層級抓取網頁，控制抓取深度。
廣播機制：路由器向相鄰節點擴散信息。
連通性檢測：判斷圖中兩節點是否連通。

5. 與深度優先搜索（DFS）的對比

特性	BFS	DFS
數據結構	隊列	棧
路徑性質	最短路徑（無權圖）	可能非最短
空間消耗	較高（需存每層節點）	較低（存單條路徑）
適用場景	目标節點較淺或需最短路徑	目标節點較深或需遍曆所有可能

6. 示例

以樹結構為例，BFS遍曆順序為：
根節點 → 所有子節點 → 子節點的子節點 → 依此類推。
例如，對二叉樹：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS輸出順序為：A → B → C → D → E → F。

寬度優先搜索通過逐層擴展确保找到最短路徑，適合對路徑長度敏感的場景，但需權衡其較高的内存消耗。在算法選擇時，需根據問題需求（如解深度、空間限制）決定使用BFS還是DFS。