networkx图论Breadth First Search广度优先搜索遍历BFS，基于队列，Python

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Breadth First Search，广度优先搜索（遍历），BFS实现一般基于队列。队列在广度优先搜索遍历中是关键点。

（1）队列Q在弹出最左边头部的节点V的同时，要把与V邻接的子节点立即加入队列Q的尾部。然后在while循环中重复处理（弹出最最左边头部的节点）。直到队列的长度为0，循环结束，也即算法完成遍历搜索。

（2）本例基于networkx实现，networkx提供了节点、图、边的现成工具，只需要按照需要记录节点的访问情况，当每一个节点作为顶点被弹出时候，标记它为已访问（visited=true），全图搜索路径由此产生。

一个例子：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

from collections import deque

# 记录搜索路径
search_path = []


def my_graph():
    G = nx.gnm_random_graph(n=6, m=8)
    # G = nx.balanced_tree(r=2, h=3)

    pos = nx.spring_layout(G)
    nx.draw_networkx(G, pos,
                     node_color='green',
                     node_size=300,
                     font_size=10,
                     font_color='white',
                     edge_color='gray',
                     width=1,
                     with_labels=True)

    print('G.nodes(data=True)', G.nodes(data=True))

    bfs(G)

    plt.show()


# 基于队列实现广度优先遍历
def bfs(G):
    for n in G.nodes():
        G.nodes[n]['visited'] = False
    print(G.nodes(data=True))

    V = 0
    Q = deque()
    Q.append(V)
    while True:
        if len(Q) == 0:
            break

        print('-----')
        print('Q', Q)
        node = Q.popleft()  # 左边最头部含有上一轮父层次的节点
        print('弹出', node)
        G.nodes[node]['visited'] = True

        search_path.append(node)
        print('search_path', search_path)

        for n in nx.neighbors(G, node):
            # 注意，如果n已经在队列里面，则不予重复添加。
            if (not G.nodes[n]['visited']) and (n not in Q):
                Q.append(n)

        print('Q append', Q)

    # print('search_path', search_path)

    print('=====')
    print('\n标准的networkx广度优先搜索:')
    print(list(nx.bfs_tree(G, source=0)))


if __name__ == '__main__':
    my_graph()

生成图：

运行日志：

G.nodes(data=True) [(0, {}), (1, {}), (2, {}), (3, {}), (4, {}), (5, {})]
[(0, {'visited': False}), (1, {'visited': False}), (2, {'visited': False}), (3, {'visited': False}), (4, {'visited': False}), (5, {'visited': False})]
-----
Q deque([0])
弹出 0
search_path [0]
Q append deque([1, 3, 4])
-----
Q deque([1, 3, 4])
弹出 1
search_path [0, 1]
Q append deque([3, 4, 5])
-----
Q deque([3, 4, 5])
弹出 3
search_path [0, 1, 3]
Q append deque([4, 5])
-----
Q deque([4, 5])
弹出 4
search_path [0, 1, 3, 4]
Q append deque([5, 2])
-----
Q deque([5, 2])
弹出 5
search_path [0, 1, 3, 4, 5]
Q append deque([2])
-----
Q deque([2])
弹出 2
search_path [0, 1, 3, 4, 5, 2]
Q append deque([])
=====

标准的networkx广度优先搜索:
[0, 1, 3, 4, 5, 2]

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