外观
宽度优先（BFS）
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一、定义与核心思想
宽度优先搜索（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"。算法从初始节点出发，先访问所有直接相邻的节点，再依次遍历这些相邻节点的子节点，直到找到目标或遍历完所有可能节点。在人工智能领域，BFS因其系统性遍历特性，常被用于需要全局搜索或最短路径保证的场景。
二、算法流程
- 初始化：将起始节点加入队列，并标记为已访问。
- 迭代遍历：
- 从队列头部取出当前节点。
- 若当前节点满足目标条件，终止搜索并返回结果。
- 将所有未访问的相邻节点加入队列尾部，并标记为已访问。
- 终止：若队列为空仍未找到目标，判定为无解。
三、核心特性
| 性质 | 说明 |
|---|---|
| 数据结构 | 基于队列（FIFO）实现，确保同一层节点优先于深层节点被访问 |
| 完备性 | 在有限状态空间中必然能找到解（若存在） |
| 最优性 | 在无权图中可保证找到最短路径 |
| 空间复杂度 | 最坏情况需存储所有节点，复杂度为O(b^d)（b为分支因子，d为目标深度） |
对比深度优先搜索（DFS）：
- BFS适合解决最短路径问题，DFS更适合快速发现可行解。
- BFS空间复杂度随深度指数增长，DFS空间复杂度与深度线性相关。
四、典型应用
- 路径规划
- 机器人导航中的最短路径搜索
- 游戏AI角色寻路（如RTS游戏中的单位移动）
- 状态空间探索
- 八数码问题、华容道等组合优化问题
- 自动定理证明中的状态转移验证
- 社交网络分析
- 计算用户间的最短关联路径（如六度空间理论验证）
- 系统化检测
- 编译器语法树遍历
- 网站目录层级抓取
五、优势与局限
优势：
- 严格保证解的最短性（无权图）
- 避免陷入无限循环（通过已访问标记）
- 算法逻辑清晰，适合作为其他算法的基础框架
局限性：
- 内存消耗大，不适合高分支因子或深度大的问题
- 无法直接处理带权图（需改进为Dijkstra算法）
- 未利用启发式信息，搜索效率低于A*等智能算法
六、算法变体
为提升效率，BFS常与其他技术结合：
- 双向BFS：同时从起点和终点展开搜索，减少搜索空间
- 层级剪枝：通过预计算限制搜索层数
- 并行化BFS：利用多线程/分布式计算加速层级遍历
- 启发式BFS：结合代价函数实现最佳优先搜索（Best-First Search）
七、总结
在人工智能系统中，BFS常作为基准算法与其他优化策略协同工作，例如在博弈树搜索中结合α-β剪枝，或在机器人路径规划中与势场法结合使用。
更新日志
2025/2/27 13:17
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