一.图的定义和分类

定义：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点连接的边组成的。

特殊的图：
1.自环：即一条连接一个顶点和其自身的边;
2.平行边：连接同一对顶点的两条边；

图的分类：
按照连接两个顶点的边的不同，可以把图分为以下两种：
无向图：边仅仅连接两个顶点，没有其他含义；
有向图：边不仅连接两个顶点，并且具有方向;

二.无向图

1.图的相关术语

相邻顶点：
当两个顶点通过一条边相连时，我们称这两个顶点是相邻的，并且称这个边依赖于这两个顶点。
度：
某个顶点的度就是依附于该顶点的边的个数。
子图：
是一幅图的所有边的子集（包含这些边依附的顶点）组成的图。
路径：
是由边顺序连接的一系列的顶点组成。
环：
是一条至少含有一条边且终点和起点相同的路径。

连通图：
如果图中任一一个顶点都存在一条路径到达另外一个顶点，那么这幅图就称之为联通图。
连通子图：
一个非联通图由若干连通的部分组成，每一个连通的部分都可以成为该图的连通子图。

 

2.图的存储结构

要表示一幅图，只需要表示清楚一下两部分内容即可：
1.图中所有的顶点；
2.所有连接顶点的边；
常见 图的存储结构有两种：邻接矩阵和邻接表

【1】邻接矩阵

1.使用一个V*V的二维数组int[V][V]  adj。
2.如果顶点v和顶点w相连，我们只需要把adj[v][w]和adj[w][v]的值设置为1，否则设置为0即可。

 很明显，邻接矩阵这种存储方式的空间复杂度是V^2的，如果我们处理的问题规模比较大的话，内存空间极有可能不够用。

【2】邻接表

1.使用一个大小为V的数组Queue[V]  adj，把索引看做是顶点；
2.每个索引处adj[v]存储了一个队列，该队列中存储的是所有与该顶点相邻的其他顶点

很明显，邻接表的空间并不是是线性级别的，所以后面我们一直采用邻接表这种存储形式来表示图。

三.图的实现

四.图的搜索

1.深度优先搜索

所谓的深度优先搜索，指的是在搜索时，如果遇到一个结点既有子结点，又有兄弟结点，那么先找子结点，然后找 兄弟结点。

2.广度优先搜索

所谓的广度优先搜索，指的是在搜索时，如果遇到一个结点既有子结点，又有兄弟结点，那么先找兄弟结点，然后 找子结点。