BFS（广度优先搜索）最短路径引理是指在一个无权图中，从起点出发到达每个顶点的路径长度是最短的。下面是一个基于邻接表表示图的BFS最短路径的解决方法，包含代码示例：

from collections import deque

def bfs_shortest_path(graph, start, end):
    # 创建一个队列用于存储待访问的顶点
    queue = deque()
    # 创建一个字典用于存储每个顶点的前驱节点，用于最后回溯路径
    predecessors = {}
    # 创建一个集合用于存储已经访问过的顶点
    visited = set()

    # 将起点加入队列，并将其前驱节点设置为None
    queue.append(start)
    predecessors[start] = None

    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        visited.add(vertex)

        # 判断是否到达目标顶点
        if vertex == end:
            break

        # 遍历当前顶点的所有邻接顶点
        for neighbor in graph[vertex]:
            # 如果邻接顶点未被访问过，则将其加入队列，并设置前驱节点
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                predecessors[neighbor] = vertex

    # 回溯路径
    path = []
    current = end
    while current is not None:
        path.append(current)
        current = predecessors[current]

    # 将路径反转后返回
    return list(reversed(path))

这个解决方法使用了一个队列来存储待访问的顶点，并通过一个字典来记录每个顶点的前驱节点。在BFS的过程中，首先将起点加入队列，并将其前驱节点设置为None。然后，从队列中依次取出顶点，将其标记为已访问，并遍历其邻接顶点。如果邻接顶点未被访问过，则将其加入队列，并设置其前驱节点为当前顶点。当到达目标顶点时，停止搜索。最后，通过回溯前驱节点的方式，从目标顶点一直回溯到起点，得到最短路径。

请注意，上述代码中的graph参数是一个邻接表表示的图，其中每个顶点作为键，其对应的邻接顶点列表作为值。你可以根据具体的需求进行相应的修改和适配。