广度优先搜索算法（BFS）是一种用于图遍历的算法。它从图的某个节点开始，依次访问其所有邻接节点，再依次访问邻接节点的邻接节点，以此类推，直到遍历完所有节点。
BFS使用队列数据结构来实现遍历过程。具体步骤如下：
- 将起始节点标记为已访问，并将其加入队列。
- 重复以下步骤直到队列为空：
- 从队列中取出一个节点，并访问该节点。
- 将该节点的所有未访问邻接节点加入队列，并标记为已访问。
- 遍历完所有节点后，算法结束。
BFS的特点是按层遍历图，即先访问起始节点的所有邻接节点，然后访问邻接节点的邻接节点，以此类推。因此，BFS可以用来解决寻找最短路径的问题，即找到从起始节点到目标节点的最短路径。
BFS的时间复杂度为O(V+E)，其中V是图的节点数，E是图的边数。
以下是使用Java实现广度优先搜索算法的示例代码：
在上面的示例代码中，我们首先创建了一个Graph类来表示图。Graph类中包含一个邻接表用于存储图的结构，并提供addEdge方法来添加边。
然后定义了一个BFS方法来执行广度优先搜索算法。在BFS方法中，我们使用一个boolean数组visited来记录顶点是否被访问过。我们使用一个Queue来存储待访问的顶点，起始时将起始顶点加入队列，并标记为已访问。
接下来，我们开始进行循环，直到队列为空。在每次循环中，我们从队列中弹出一个顶点s，并访问该顶点，然后遍历邻接表中的所有相邻顶点。如果相邻顶点i没有被访问过，我们将其标记为已访问，并将其加入到队列中。
最后，我们在main方法中创建一个图对象，并添加一些边来测试广度优先搜索算法。我们从顶点2开始进行广度优先遍历，并输出遍历的结果。
以上就是用Java实现广度优先搜索算法的示例代码。
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