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队列是先进先出（FIFO）的数据结构，插入操作叫做入队，只能添加在队列的末尾；删除操作叫做出队，只能移除第一个元素。在 JS 中，用数组可以很简单的实现队列。
function Queue () {
this.queue = [];
}
// 增加
Queue.prototype.enQueue = function(x) {
this.queue.push(x);
return true;
}
// 删除
Queue.prototype.deQueue = function() {
if(this.isEmpty()) {
return false;
}
this.queue.shift();
return true;
}
// 获取队首元素
Queue.prototype.front = function() {
if(this.isEmpty()) {
return false;
}
this.queue[0];
}
// 是否为空
Queue.prototype.isEmpty = function() {
return !this.queue.length
}
以上就实现了队列的数据结构，那么队列这种数据结构有什么作用呢？在广度优先搜索（BFS）中，很适合队列。那什么是 BFS。在树的遍历中，有两种遍历方式，其中一种就是从根节点一层一层的往下遍历，这就是广度优先；另一种是先由根节点选一条路径直接遍历到叶子节点，这就是深度优先搜索（DFS）。队列可以用在 BFS 中，下面我们来实现一个广度优先搜索的例子，返回目标节点深度。
let root = {
key: 1,
children: [
{
key:2,
},
{
key:3,
children:[
{
key:4,
}
]
}
]
} // 数据源
function bfs(root, target) {
// 利用上面创建的 Queue，当然也可以直接用数组实现
let queue = new Queue();
let step = 0; // 根节点到目标节点之间的深度
queue.enQueue(root); // 将根节点加入
// 遍历队列
while(!queue.isEmpty()) {
step += 1;
let len = queue.length;
// 分层遍历队列，没有目标元素则删除该层元素，继续遍历下一层
for(let i =0; i<len; i++) {
let cur = queue.front() // 获取队首元素
if(target === cur.key) return step; // 如果是目标元素，返回
// 如果不是，将下一层节点加入到队列
if(cur.children && cur.children.length) {
cur.children.map(item => {
queue.enQueue(item)
})
}
queue.deQueue() // 然后将遍历过的节点删除，
}
}
}
bfs(root,4)
这样我们就完成了 BFS 的实现思路，大家可已参照该思路在具体的业务中灵活运用 BFS。