比如，用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点（一个网络到其他网络的网关）的最佳路径。一种建模方法是采用无向图，其中顶点表示网络结点，边代表结点之间的联接。使用这种模型，可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数。
如图1所示，该图代表Internet中的6个网络结点。以node1作为起点，有不止1条可以通往node4的路径。<node1,node2,node4>，<node1,node3,node2,node4>，<node1,node3,node5,node4>都是可行的路径。广度优先搜索可以确定最短路径选择，即<node1,node2,node4>，一共只需要两跳。
我们以bfs作为广度优先搜索的函数名（见示例1及示例2）。该函数用来确定互联网中两个结点之间的最小跳数。这个函数有3个参数：graph是一个图，在这个问题中就代表整个网络；start代表起始的顶点；hops是返回的跳数链表。函数bfs会修改图graph，因此，如果有必要的话在调用该函数前先对图创建拷贝。另外，hops中返回的是指向graph中实际顶点的指针，因此调用者必须保证只要访问hops，graph中的存储空间就必须保持有效。
graph中的每一个顶点都是一个BfsVertex类型的结构体（见示例1），该结构体有3个成员：data是指向图中顶点的数据域指针，color在搜索过程中维护顶点的颜色，hops维护从起始顶点开始到目标顶点的跳数统计。
match函数是由调用者在初始化graph时作为参数传递给graph_init的。match函数应该只对BfsVertex结构体中的data成员进行比较。
bfs函数将按照前面介绍过的广度优先搜索的方式来计算。为了记录到达每个顶点的最小跳数，将每个顶点的hop计数设置为与该顶点邻接的顶点的hop计数加1。对于每个发现的顶点都这样处理，并将其涂成灰色。每个顶点的颜色和跳数信息都由邻接表结构链表中的BfsVertex来维护。最后，加载hops中所有跳数未被标记为-1的顶点。这些就是从起始顶点可达的顶点。
bfs的时间复杂度为O（V+E），这里V代表图中的顶点个数，E是边的个数。这是因为初始化顶点的颜色属性以及确保起始顶点存在都需要O（V）的运行时间，广度优先搜索中的循环的复杂度是O（V+E），加载跳数统计链表的时间为O（V）。
示例1：广度优先搜索的头文件
/*bfs.h*/ #ifndef BFS_H #define BFS_H #include "graph.h" #include "list.h" /*定义广度优先搜索中的顶点数据结构*/ typedef struct BfsVertex_ { void *data; VertexColor color; int hops; }BfsVertex; /*函数接口定义*/ int bfs(Graph *graph, BfsVertex *start, List *hops); #endif // BFS_H