Ի՞նչ է լայնության որոնման ալգորիթմը։

Ենթադրվում է, որ լայնության առաջին որոնումը (BFS - Breadth-First Search) ծառ կամ գրաֆի վրա անցնելու կամ որոնելու ալգորիթմ է: Այն սկսվում է արմատային հանգույցից (կամ ցանկացած հանգույց, եթե գրաֆը ծառ չէ) և ուսումնասիրում է նրա բոլոր անմիջական հարևաններին, ապա այդ հարևանների հարևաններին և այդպես շարունակ, մակարդակով մակարդակ: BFS-ը իրականացնում է հերթի օգտագործմամբ:

Աշխատանքի սկզբունքը՝

1. Դնում եք սկզբնական հանգույցը հերթում:
2. Երբ հերթը դատարկ չէ՝
   • Հանում եք հանգույցը հերթից:
   • Եթե հանգույցը այն է, որը որոնվում է, ապա կանգնեցրեք որոնումը:
   • Այլապես, ավելացրեք նրա բոլոր ոչ այցելած հարևաններին հերթում և նշեք որպես այցելած:

Նշանակություններ՝

• Ավարտականություն: Գերաշխավորում է լուծում գտնել, եթե այն գոյություն ունի:
• Օպտիմալություն: Գտնում է ամենակարճ ճանապարհը անշարժ գրաֆում (որտեղ եզրերի քաշը հավասար է):
• Ժամանակային բարդություն: կախված է գրաֆի կառուցվածքից, E եզրերի և V հանգույցների համար — O(V + E):
• Հիշողության բարդություն: O(V) ամենավատ դեպքում, քանի որ անհրաժեշտ է պահել այցելած հանգույցները և հերթը:

QA-ում կիրառություններ՝

• Ամենակարճ ճանապարհի որոնում հանգույցների միջև թեստային սցենարներում:
• Սահմանափակ ավտոմատների համակարգի բոլոր հասանելի վիճակների ուսումնասիրություն:
• Վեբ կայքի բոլոր էջերի հասանելիության թեստավորում crawling-ի ժամանակ:

Օրինակ (խոտածածկի անցում):

from collections import deque

# Դատարկության ցուցակով ներկայացված ծառի օրինակ
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

def bfs(graph, start_node):
    visited = set()
    queue = deque([start_node])
    visited.add(start_node)

    while queue:
        node = queue.popleft()
        print(node)

        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

# Օրինակ կանչ
# bfs(graph, 'A')
# Արտածում:
# A
# B
# C
# D
# E
# F