北京很大，附上地鐵圖，不要迷路！！！
作為一個程序員，在北京，你很有可能住在回龍觀地區，經常從龍澤上地鐵，然後暢遊北京。
當有一天，你老家的朋友來北京了，希望你能夠帶她去天安門玩一玩，你該怎麼坐地鐵呢？
基本要求，我們乘坐地鐵，綠色出行，但希望換乘的最少。
此時，有可能你並不懂廣度優先搜索算法，但實際上你已經運用了它。
找出從龍澤到天安門東的最短路徑問題，就叫做廣度優先搜索
下圖列除了部分可以到達的路線：
從龍澤前往天安門東的最短路徑需要三步，這種問題被稱之為最短路徑問題，那麼解決最短路徑問題的算法被稱之為廣度優先搜索
是不是這種概念，非常容易理解。
那我們進一步對廣度優先搜索進行一個說明：
- 廣度優先搜索是一種用於圖的查找算法，可以解決兩類問題
- 從節點A出發，能夠到達節點B麼！
- 從節點A出發，前往節點B的路徑中，最短的是哪條路徑！
舉個
金融場景下，借款人A到平臺借款，逾期未還，假定我們知道他的朋友中（朋友13）會幫助他還，這個例子可能不是特別的恰當，但可以幫助大家說明問題，並深入理解廣度優先搜索
廣度優先搜索，不僅查找從借款人A到朋友13的路徑，而且找到的是最短路徑，為什麼要找到最短路徑呢，原因是圖關係中，越近找到，說明關係越緊密。
如果你懂知識圖譜技術的話，那可能直接用最短路徑算法，就可以直接獲取到。那麼不用知識圖譜的圖計算技術，就可以用到隊列的技術來實現
那麼這裡需要注意一個問題，這個問題就是當執行到朋友1時，要把借款人自己給去除掉，否則就變成了死循環了
最後的總結：
- 廣度優先搜索指出是否有從A到B的路徑
- 廣度優先搜索將會找出最短路徑
- 可以先創建圖，然後再根據圖關係使用廣度優先搜索算法來解決問題
- 你需要按照加入的順序去檢查，否則找到的不是最短路徑，因此如果你用的不是知識圖譜的圖算法技術，那麼就必須是隊列
- 對於檢查過的人，就不要再檢查了，否則會造成死循環
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