算法——BFS - 技术栈

BFS（广度优先搜索）

是一种用于遍历或搜索树/图的算法，逐层访问节点，适合解决最短路径、层级遍历等问题。

一、BFS 的核心思想
队列结构 ：用队列（先进先出）保存待处理的节点。
逐层扩散 ：从起点开始，先处理当前层的所有节点，再处理下一层。
避免重复：用 visited 集合（或标记）记录已访问的节点，防止死循环。

二、代码框架

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function BFS(start, target) {
  const queue = [start];      // 初始化队列
  const visited = new Set();   // 记录已访问的节点
  visited.add(start);

  let step = 0;               // 记录扩散的步数（可选）

  while (queue.length > 0) {
    // 处理当前层的所有节点
    const levelSize = queue.length;
    for (let i = 0; i < levelSize; i++) {
      const current = queue.shift();  // 从队头取出节点

      // 判断是否到达终点
      if (current === target) return step;

      // 将相邻未访问的节点加入队列
      for (const neighbor of getNeighbors(current)) {
        if (!visited.has(neighbor)) {
          queue.push(neighbor);
          visited.add(neighbor);
        }
      }
    }
    step++;  // 步数增加（视题目需求决定）
  }
  return -1; // 未找到路径
}

三、经典问题示例

1、二叉树层序遍历

javascript 复制代码

function levelOrder(root) {
  if (!root) return [];
  const queue = [root];
  const result = [];

  while (queue.length > 0) {
    const levelSize = queue.length;
    const currentLevel = [];
    for (let i = 0; i < levelSize; i++) {
      const node = queue.shift();
      currentLevel.push(node.val);
      if (node.left) queue.push(node.left);
      if (node.right) queue.push(node.right);
    }
    result.push(currentLevel);
  }
  return result;
}

2、迷宫最短路径

假设有一个二维网格，求从起点 (0,0) 到终点 (m-1, n-1) 的最短步数（1 表示障碍）：

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function shortestPath(grid) {
  const rows = grid.length, cols = grid[0].length;
  const queue = [[0, 0]];  // 起点
  const visited = new Set().add('0,0');
  let step = 0;

  const directions = [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]; // 上下左右

  while (queue.length > 0) {
    const levelSize = queue.length;
    for (let i = 0; i < levelSize; i++) {
      const [x, y] = queue.shift();
      if (x === rows-1 && y === cols-1) return step; // 到达终点

      for (const [dx, dy] of directions) {
        const nx = x + dx, ny = y + dy;
        if (nx >=0 && nx < rows && ny >=0 && ny < cols && grid[nx][ny] === 0) {
          const key = `${nx},${ny}`;
          if (!visited.has(key)) {
            queue.push([nx, ny]);
            visited.add(key);
          }
        }
      }
    }
    step++;
  }
  return -1; // 无法到达
}

四、BFS 的适用场景

1、最短路径问题（无权图最短步数）

2、层级遍历（如二叉树层序遍历）

3、扩散类问题（如病毒传播模拟、社交网络层级关系）

五、注意事项

1、队列操作 ：JavaScript 中直接用数组的 shift() 效率较低，可优化为维护一个指针（类似双端队列）。

2、去重方式 ：根据问题场景，可以用 Set、哈希表或直接修改原数据（如标记为已访问）。

3、终止条件：根据问题提前判断是否到达目标。