以下是使用BFS（广度优先搜索）算法来寻找最少的完全平方数的解决方案，包含代码示例：

from collections import deque

def numSquares(n):
    # 创建一个队列用于BFS
    queue = deque([(n, 0)])
    # 创建一个集合用于记录已经访问过的数字
    visited = set([n])

    while queue:
        num, level = queue.popleft()
        # 尝试将当前数字减去一个完全平方数
        i = 1
        while i * i <= num:
            # 如果当前数字已经是一个完全平方数，则返回当前的层数
            if num - i * i == 0:
                return level + 1
            # 如果当前数字减去一个完全平方数得到的结果不在已访问的数字集合中，则将其添加到队列和已访问的数字集合中
            if num - i * i not in visited:
                queue.append((num - i * i, level + 1))
                visited.add(num - i * i)
            i += 1

    return -1  # 如果没有找到解，则返回-1

# 测试代码
print(numSquares(12))  # 输出：3，最少的完全平方数为 4 + 4 + 4 = 12
print(numSquares(13))  # 输出：2，最少的完全平方数为 4 + 9 = 13

在上述代码中，我们使用一个队列来进行BFS。初始时，将给定的数字n和层数0入队，并将n添加到已访问的数字集合中。

然后，我们在队列不为空的情况下进行循环。每次从队列的左侧弹出一个数字num和层数level。

接下来，我们尝试将num减去一个完全平方数（从1开始递增），并判断减去后的数字是否等于0。如果等于0，则表示已经找到一个解，返回当前的层数level+1。

如果减去后的数字不等于0且不在已访问的数字集合中，则将其添加到队列和已访问的数字集合中，并且层数加1。

如果循环结束后仍然没有找到解，则返回-1。

这样，我们就可以使用BFS算法来寻找最少的完全平方数。