路由图上的最短跳数路径

跨场所执行路由器把世界建模为一张图：每个场所（如 NYSE、ARCA、IEX、内部暗池、ECN）是一个节点；两个场所之间的无向边意味着「我有预先谈好的直连路由，可以一跳把股份从一边搬到另一边」。每跳都会产生延迟和固定的每跳费用，所以路由引擎需要回答：给定 source 和 target，最少要跳几次？这就是经典的无权最短路问题——BFS，不是 Dijkstra。

请实现 solution(venues, edges, source, target) -> int。venues 是节点 id 全集，edges 是 [u, v] 无向边列表。返回从 source 到 target 的最少跳数；若不可达返回 -1；若 source == target 返回 0（你已经在那儿了）。自环 [v, v] 是无害的，绝不能影响答案（0 成本的长度 1 环没有任何用处）。重复边按幂等处理——邻接表存 set 而非 multiset。

输入校验：source 和 target 必须都在 venues 里；edges 中出现的所有端点也必须在 venues 里。任意违反，抛 ValueError。除此之外不应抛任何异常。

示例

solution(["A"], [], "A", "A") 返回 0。源点等于终点，零跳——这是 BFS 在循环开始前就要拦截的边界情形。

solution(["A", "B", "C", "D"], [["A","B"],["B","C"],["C","D"]], "A", "D") 返回 3。链 A—B—C—D 强制三跳；BFS 在距离 0 访问 A，距离 1 访问 B，距离 2 访问 C，距离 3 访问 D。没有捷径，所以 3 是最优解。

solution(["A", "B", "X", "Y"], [["A","B"],["X","Y"]], "A", "Y") 返回 -1。图有两个不连通分量 {A, B} 和 {X, Y}；BFS 从 A 出发耗尽所在分量也到不了 Y，所以返回不可达。

函数骨架见 stubs/stub.py。

应用背景

跳数最小化是执行路由器与跨场所消息系统的实际关切。每跳之间会产生固定路由费用（按股每股小几厘，但在大母单上累计可观），加上几十到几百微秒的延迟，沿链路累加。朴素的 Dijkstra 实现虽然正确，但会引入 log V 的额外开销——当路由表每秒重算上千次时，这一项会出现在尾部延迟里。对无权情形，场所路由团队选择朴素 BFS——和网络工程师在 OSPF 邻居发现阶段对跳数路由用 BFS 的理由一致。连通性检查（不可达返回 -1）直接对应「有没有合法路径」——在算费之前先回答，便于母单回退到别的策略。同一份数据结构也支持并查集（union-find）做离线批量连通性问题（「开盘前把所有 venues 划分到可达性分组」），这正是算法标签同时包含 bfs 和 union-find 的原因：BFS 解每查询的路径长度，union-find 批量预算分量标签。