这种情况有可能是由于使用了不同的遍历顺序或者数据结构导致的，为了避免这种情况，可以使用队列或者堆来强制保证遍历顺序一致。同时，在将节点加入队列或者堆的时候，可以将其标记为已访问，避免重复访问。代码示例如下：

from queue import Queue

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    q = Queue()
    q.put(start)
    visited.add(start)
    while not q.empty():
        node = q.get()
        print(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                q.put(neighbor)

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

bfs(graph, 'A')

在代码中，我们使用了queue.Queue()来实现队列，并使用set()来存储已访问的节点。在遍历时，我们强制保证先访问队列或者堆中先加入的节点，并在加入时判断是否已被访问。这样做可以保证遍历顺序一致，避免得到不同的结果。