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title: Breadth-First Search
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localeTitle: Búsqueda de amplitud
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## Búsqueda de amplitud
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Primero definamos la clase de `Tree` que se usará para la implementación del algoritmo de búsqueda de amplitud.
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```python
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class Tree:
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def __init__(self, x):
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self.val = x
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self.left = None
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self.right = None
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```
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El amplio primer algoritmo de búsqueda se mueve de un nivel a otro a partir de la raíz del árbol. Haremos uso de una `queue` para esto.
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```python
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def bfs(root_node):
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queue = [root_node]
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while queue:
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top_element = queue.pop()
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print("Node processed: ",top_element)
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if top_element.left:
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queue.append(top_element.left)
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if top_element.right:
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queue.append(top_element.right)
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```
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Podemos modificar fácilmente el código anterior para imprimir también el nivel de cada nodo.
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```python
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def bfs(root_node):
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queue = [(root_node, 0)]
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while queue:
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top_element, level = queue.pop()
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print("Node processed: {} at level {}".format(top_element, level))
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if top_element.left:
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queue.append((top_element.left, level + 1))
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if top_element.right:
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queue.append((top_element.right, level + 1))
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```
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| Complejidad | Tiempo | Espacio | | ----- | ------ | ------ | | BFS | n | n | |