寬度優先搜索英文解釋翻譯、寬度優先搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 breadth-first search

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

搜索的英語翻譯：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【計】 look in; search; search in
【經】 rake; search

專業解析

寬度優先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一種用于遍曆或搜索圖或樹結構的算法，其核心思想是逐層訪問節點，确保在探索深層節點前優先處理當前層的所有相鄰節點。該算法名稱的英文直譯保留了“寬度”這一空間維度的隱喻，體現了其按層級擴展的特點。

1. 定義與算法原理

BFS從根節點開始，依次訪問所有相鄰節點，并将這些節點的未訪問鄰居加入隊列（FIFO結構），重複此過程直至遍曆完成。算法的時間複雜度為$O(V+E)$，其中$V$為頂點數，$E$為邊數。例如，在社交網絡中，BFS可用于查找兩人之間的最短關系鍊。

2. 操作流程與數據結構

算法實現需依賴隊列結構，步驟如下：

将起始節點标記為已訪問并入隊；
循環從隊列取出節點并處理；
将該節點的未訪問鄰居标記并加入隊列。此過程通過《算法導論》（Thomas H. Cormen等）詳細描述，強調隊列在層級控制中的作用。

3. 應用領域

BFS廣泛應用于路徑規劃（如迷宮最短路徑）、網絡爬蟲（按網頁鍊接層級抓取）、連通性檢測及人工智能中的狀态空間搜索。IEEE期刊研究指出，其在路由協議（如OSPF）中的分層擴散機制與BFS原理高度契合。

4. 與深度優先搜索的對比

相較于深度優先搜索（DFS）的縱向探索，BFS犧牲部分空間複雜度（需存儲每層節點）換取解的最優性。中國計算機學會（CCF）術語庫指出，二者差異本質在于數據結構的選擇：隊列實現廣度擴展，棧實現深度延伸。

5. 擴展算法

雙向BFS等改進算法通過從起點和終點同時搜索，顯著減少時間複雜度，尤其適用于大規模圖結構。Springer出版的《圖算法實踐》中通過社交網絡案例分析，驗證其效率提升可達50%以上。

網絡擴展解釋

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。其核心思想是逐層探索所有相鄰節點，确保在深入下一層之前，當前層的所有節點都被訪問完畢。以下是詳細解釋：

核心特點

隊列數據結構
BFS使用先進先出（FIFO）的隊列來存儲待訪問節點。這種結構保證了節點的訪問順序按層級展開。
逐層遍曆
從起始節點開始，先訪問所有第一層鄰居，再依次訪問第二層、第三層……直到所有節點都被遍曆。
最短路徑保證
在無權圖中，BFS能高效找到兩點之間的最短路徑，因為它按層級逐步逼近目标。

算法步驟

将起始節點加入隊列并标記為已訪問。
循環執行以下操作直到隊列為空：
- 取出隊列頭部節點。
- 訪問該節點。
- 将其所有未訪問的相鄰節點加入隊列并标記為已訪問。

應用場景

最短路徑問題：如迷宮求解、社交網絡中查找兩人之間的最短關系鍊。
網絡爬蟲：按層級抓取網頁，避免重複訪問。
連通性檢測：判斷圖中兩個節點是否連通。

複雜度分析

時間複雜度：$O(V + E)$，其中$V$為頂點數，$E$為邊數。每個節點和邊均被訪問一次。
空間複雜度：$O(V)$，最壞情況下隊列需要存儲所有節點。

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	保證最短路徑（無權圖）	可能找到更長的路徑
空間消耗	較高（需存儲大量節點）	較低（僅存儲當前分支）
適用場景	最短路徑、層級遍曆	拓撲排序、回溯問題

示例

假設遍曆一棵樹：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS的訪問順序為：A → B → C → D → E → F。

通過逐層擴展，BFS确保了搜索的全面性和最短路徑的可靠性，適合需要層級分析或最短路徑的場景。