用c++写一个广度优先搜索算法的伪代码，支持搜索策略定制，调整fringe集合中节点的次序

当然，下面是C++实现广度优先搜索（BFS）算法的一个基础版本，同时也包含了部分灵活性，比如通过`SearchStrategy`接口让用户自定义搜索策略，以及通过`FringeOrder`枚举类型选择不同队列（先进先出，先进后出等）作为fringe集合（即待访问节点集合）： ```cpp // 定义一个通用的节点类型 class Node { public: int id; Node* parent; // 其他属性... }; // 广度优先搜索策略接口 enum class FringeOrder { FIFO, LIFO }; // 队列顺序，FIFO代表先进先出，LIFO代表先进后出 template<typename SearchStrategy> void bfs(Node* start, FringeOrder order) { // 创建空队列或栈作为fringe集合，取决于order std::queue<Node*> queue(order == FringeOrder::FIFO); // 初始化搜索状态 start->parent = nullptr; queue.push(start); while (!queue.empty()) { Node* current = queue.front(); queue.pop(); // 自定义搜索策略的部分，例如按照当前节点的重要性排序 SearchStrategy().process(current); // 探索当前节点的所有邻居 for (Node* neighbor : getNeighbors(current)) { if (neighbor->parent == nullptr) { neighbor->parent = current; // 将邻居加入fringe，按策略调整次序 queue.push(neighbor); } } } } // 使用示例，这里假设有一个默认的搜索策略和获取邻居的函数 struct DefaultSearchStrategy { void process(Node* node) { // 默认处理，无特殊规则 } }; // 获取邻居的函数，实际应用中需要提供 std::vector<Node*> getNeighbors(Node* node); int main() { Node* root = ...; // 根节点 bfs(root, FringeOrder::FIFO); // 使用默认的FIFO策略进行BFS // 或者 bfs(root, FringeOrder::LIFO); // 使用LIFO策略 return 0; } ``` 用户可以根据需求自定义`SearchStrategy`类，比如添加节点优先级、访问频率等信息到`process`函数中，或者改变`getNeighbors`函数的行为以适应特定场景。同时，通过`FringeOrder`枚举，可以选择不同的访问顺序。