在这个范例中，节点用符号表示，而网络用含以下元素形式的关联列表来表示：

(node . neighbors)

所以由图 3.13 展示的最小网络 (minimal network)可以这样来表示：

(setf min '((a b c) (b c) (c d)))

图 3.13 最小网络

要找到从节点 a 可以到达的节点，我们可以：

图 3.12 程序使用广度优先的方式搜索网络。要使用广度优先搜索，你需要维护一个含有未探索节点的队列。每一次你到达一个节点，检查这个节点是否是你要的。如果不是，你把这个节点的子节点加入队列的尾端，并从队列起始选一个节点，从这继续搜索。借由总是把较深的节点放在队列尾端，我们确保网络一次被搜索一层。

函数 bfs 负责搜索。起初队列只有一个元素，一个表示从起点开始的路径。所以 shortest-path 调用 ，并传入 (list (list start)) 作为初始队列。

bfs 函数第一件要考虑的事是，是否还有节点需要探索。如果队列为空， bfs 返回 nil 指出没有找到路径。如果还有节点需要搜索， 检查队列前端的节点。如果节点的 car 部分是我们要找的节点，我们返回这个找到的路径，并且为了可读性的原因我们反转它。如果我们没有找到我们要找的节点，它有可能在现在节点之后，所以我们把它的子节点（或是每一个子路径）加入队列尾端。然后我们递回地调用 bfs 来继续搜寻剩下的队列。

因为 bfs 广度优先地搜索，第一个找到的路径会是最短的，或是最短之一：

这是队列在我们连续调用 bfs 看起来的样子：

在图 3.12 的代码不是搜索一个网络最快的方法，但它给出了列表具有多功能的概念。在这个简单的程序中，我们用三种不同的方式使用了列表：我们使用一个符号的列表来表示路径，一个路径的列表来表示在广度优先搜索中的队列 ，以及一个关联列表来表示网络本身。