BFS算法并不直接计算最短路径，但是可以修改算法来实现。我们可以通过引入一个队列来记录每个节点的距离，并在遍历每个节点时更新距离。最后，我们可以返回终点节点的距离作为最短路径。

以下是在Java中实现该算法的示例代码：

import java.util.*;

public class BFS {
    public int findShortestPath(int[][] graph, int start, int end) {
        Queue queue = new LinkedList<>();
        boolean[] visited = new boolean[graph.length];
        int[] distances = new int[graph.length];
        Arrays.fill(distances, -1);
        queue.offer(start);
        visited[start] = true;
        distances[start] = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int current = queue.poll();
            for (int neighbor = 0; neighbor < graph.length; neighbor++) {
                if (graph[current][neighbor] == 1 && !visited[neighbor]) {
                    visited[neighbor] = true;
                    distances[neighbor] = distances[current] + 1;
                    queue.offer(neighbor);
                }
            }
        }
        return distances[end];
    }
}

在该示例代码中，我们使用一个邻接矩阵来表示图，其中1表示两个节点之间有一条边。我们还使用一个布尔数组来跟踪是否已访问每个节点，并使用一个距离数组来记录每个节点与起始节点的距离。

最后，我们按照标准的广度优先搜索算法遍历了整个图，并更新了距离数组的值。最后返回终点节点的距离作为最短路径。

请注意，如果某些节点不可达，则距离将保留为-1。