广度优先搜索BFS并行化算法相较于普通广度优先搜索算法的的优点

广度优先搜索（BFS）并行化算法相较于普通广度优先搜索算法的优点主要有以下几点：

提高搜索速度：并行化算法可以同时在多个处理器上执行搜索操作，从而提高搜索速度。普通广度优先搜索算法只能在一个处理器上执行搜索，速度较慢。
提高系统资源利用率：并行化算法可以充分利用多个处理器的计算资源，使得系统资源得到更好的利用。而普通广度优先搜索算法只能利用一个处理器的计算资源。
减少搜索时间：并行化算法将搜索任务分配给多个处理器并行执行，可以同时探索多个搜索路径，从而减少搜索时间。而普通广度优先搜索算法只能逐层地搜索，无法并行执行。
适应大规模问题：并行化算法适用于大规模问题的搜索，可以将搜索任务分解成多个子任务并行执行。而普通广度优先搜索算法在处理大规模问题时，由于只能在一个处理器上执行搜索，往往会导致搜索时间过长。

总的来说，广度优先搜索并行化算法通过并行执行搜索任务，提高搜索速度、系统资源利用率和适应大规模问题的能力，是一种更高效的搜索算法。