BFS 算法具体实际应用代码解析
BFS（Breadth-First Search）是一种图搜索算法，从起始节点开始，先访问其所有相邻节点，
再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推。BFS 通常使用队列来辅助实现，并保证节
点按照距离顺序被访问。
难点：
在实现 BFS 算法时，需要考虑如何避免重复访问已经访问过的节点，以防止无限循环。
难点案例：
在实现 BFS 算法时，为了避免重复访问已经访问过的节点，需要使用一个数据结构（如 Set）
来记录已经访问过的节点，以防止无限循环。以下是一个关于迷宫寻路的 BFS 算法实例及代
码解析，包括如何避免重复访问节点：
迷宫寻路的 BFS 算法避免重复访问节点
问题描述： 给定一个迷宫地图，起点为 S，终点为 E，墙壁用#表示，空地用.表示，要求从
起点 S 到达终点 E 的最短路径。
BFS 算法任务： 使用 BFS 算法对迷宫地图进行搜索，找到起点 S 到终点 E 的最短路径，并
避免重复访问已经访问过的节点。
BFS 算法代码示例（Python）：
from collections import deque
def bfs(maze, start, end):
queue = deque([start])
visited = set()
directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
while queue:
current = queue.popleft()
if current == end:
return True
if current in visited:
continue
visited.add(current)
for dx, dy in directions:
new_x, new_y = current[0] + dx, current[1] + dy
