广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于图或者树的搜索算法，它的特点是按照“广度”进行搜索，即在扩展搜索路线的时候，BFS会先考虑当前节点的所有邻近节点，也就是说，它逐层地进行搜索。

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基本原理

广度优先搜索的基本思想是从图的某个节点开始，先搜索与之相邻的其他节点，当这些节点都被探寻过后，再按照节点的访问先后顺序，继续搜索这些节点的邻近节点。

实现方法

广度优先搜索通常使用队列（queue）这一数据结构来实现。在探寻过程中，首先将起始节点放入队列，然后逐次从队列的头部取出节点，查看并把此节点的未探寻过的邻近节点添加到队列的尾部。

下面是一个用Python实现的简单示例：

graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['A', 'D', 'E'],'C': ['A', 'F'],'D': ['B'],'E': ['B', 'F'],'F': ['C', 'E'],
}def bfs(graph, start):queue = [start]visited = []while queue:node = queue.pop(0)if node not in visited:visited.append(node)neighbors = graph[node]for neighbor in neighbors:queue.append(neighbor)return visitedprint(bfs(graph, 'A'))  # ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

应用场景

广度优先搜索在现实生活中有很多应用，包括社交网络中寻找最短路径（或称度数），人工智能中的棋盘问题，复杂网络结构的建模等等。在计算机科学中，广度优先搜索同样有广泛的应用，例如网页爬虫、复杂网络的路径查找等。

总结

广度优先搜索(BFS)是一种直观、理解和实现都相对简单的搜索算法，但其应用却非常广泛并且强大。它主要用于解决无权图中的单源最短路径问题，通过BFS，我们可以找到从一点到另一点的最短路径。同时，由于BFS是从近及远层层遍历，因此在许多实际问题中，BFS出现的频率不亚于深度优先搜索(DFS)。