廣度優先搜索英文解釋翻譯、廣度優先搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 breadth-first search

分詞翻譯：

廣度的英語翻譯：

range; scope; span
【法】 extent

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

廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一種基于圖或樹結構的遍曆算法，其核心思想是“逐層擴展”，優先訪問當前層級的所有相鄰節點後再進入下一層。該術語在漢英詞典中對應“Breadth-First Search”，強調“廣度（Breadth）”優先于“深度（Depth）”的探索策略。

算法原理與流程

初始化：選擇起始節點加入隊列，并标記為已訪問。
疊代擴展：從隊列頭部取出節點，訪問其所有未被訪問的相鄰節點，依次加入隊列尾部。
層級推進：重複上述過程，直到隊列為空，确保所有可達節點按層級順序完成訪問。

核心特征與應用場景

最短路徑查找：在無權圖中，BFS可找到起點到目标節點的最短路徑（以邊數計），例如社交網絡中的“六度分隔理論”驗證。
系統性覆蓋：適用于需要全面掃描的場景，如網絡爬蟲的頁面抓取、迷宮遊戲的可行路徑探索。
複雜度分析：時間複雜度和空間複雜度均為O(V+E)，其中V為節點數，E為邊數。

與深度優先搜索的對比

相較于深度優先搜索（DFS）的“縱向深入”，BFS更注重“橫向擴展”，因此更適合解決最小步數或最短路徑問題。兩者差異可通過二叉樹遍曆直觀體現：BFS按層輸出節點（層級遍曆），DFS則優先到達最深葉子節點。

權威參考

《算法導論》（Thomas H. Cormen等）第三版，第22章詳細論述BFS的僞代碼與正确性證明。
維基百科“廣度優先搜索”詞條（https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search）提供算法可視化示例。
GeeksforGeeks教程（https://www.geeksforgeeks.org/breadth-first-search-or-bfs-for-a-graph/）包含多語言代碼實現。

網絡擴展解釋

廣度優先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一種用于遍曆或搜索樹、圖等數據結構的算法。其核心思想是逐層訪問節點，從起點開始，先訪問所有相鄰節點，再依次訪問這些節點的相鄰節點，依此類推。以下是詳細解釋：

一、工作原理

隊列結構
BFS使用隊列（先進先出）來管理待訪問的節點。起點首先入隊，隨後每次從隊列頭部取出一個節點，将其未訪問的鄰居節點依次入隊，直到隊列為空。
層級擴展
按層級順序遍曆，确保先訪問離起點最近的節點。例如，在樹結構中，先訪問根節點，再訪問所有子節點，然後是孫子節點，以此類推。

二、典型應用場景

無權圖的最短路徑
在無權圖中，BFS能保證找到起點到目标節點的最短路徑（最少邊數），例如迷宮問題、社交網絡中的最短關系鍊。
連通性檢測
判斷圖中兩個節點是否連通，或統計連通分量數量。
網頁爬蟲
按層級抓取網頁，避免重複訪問。

三、算法步驟

初始化隊列，将起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。
- 遍曆該節點的所有未訪問鄰居節點：
  - 标記為已訪問。
  - 加入隊列。
結束遍曆。

四、優缺點

優點：
- 保證找到最短路徑（無權圖）。
- 算法邏輯簡單，易于實現。
缺點：
- 空間複雜度高（最壞情況需存儲所有節點），例如完全二叉樹的空間複雜度為 $O(n)$。
- 不適用于深度較大的樹或圖。

五、示例

假設遍曆下圖（起點為A）：

A
 / 
B C
 /
D E F

BFS順序：A → B → C → D → E → F

通過這種逐層擴展的方式，BFS能高效解決最短路徑、狀态空間搜索等問題，是算法設計中的基礎工具之一。