如何打印BFS路径本身，而不是此单词梯形图中路径的长度？

BFS（广度优先搜索）是一种用于图形搜索和遍历的算法，它从给定的起始节点开始，逐层地向外扩展，直到找到目标节点或遍历完整个图。在单词梯形图中，BFS可以用于寻找从起始单词到目标单词的最短转换路径。

如果我们想要打印BFS路径本身，而不仅仅是路径的长度，我们可以进行如下操作：

1. 在BFS算法中，通常使用一个队列来存储待处理的节点。我们可以修改队列的数据结构，使其每个元素都包含当前节点以及从起始节点到当前节点的路径。
2. 在每次从队列中取出一个节点进行处理时，我们可以将当前节点的路径记录下来。
3. 当找到目标节点时，我们可以直接打印该节点的路径，即可得到从起始节点到目标节点的完整路径。

下面是一个示例代码，展示了如何实现打印BFS路径本身的功能：

from collections import deque

def print_bfs_path(start, target, graph):
    queue = deque([(start, [start])])  # 队列中每个元素包含当前节点和路径
    visited = set([start])  # 记录已访问的节点

    while queue:
        node, path = queue.popleft()
        if node == target:
            print("BFS路径:", "->".join(path))
            return

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

    print("未找到从起始节点到目标节点的路径")

# 示例图形
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

start_node = 'A'
target_node = 'F'
print_bfs_path(start_node, target_node, graph)

在这个示例代码中，我们使用了一个字典来表示图形，其中每个节点都对应一个列表，列表中存储了与该节点直接相连的节点。print_bfs_path函数接受起始节点、目标节点和图形作为输入，并使用BFS算法来搜索从起始节点到目标节点的路径。当找到目标节点时，它会打印出完整的路径。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

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