转自：https://blog.csdn.net/Ontheroad_/article/details/72739380
图的存储结构
1.邻接矩阵：两个数组，一个数组保存“顶点集”，一个数组保存“边集”。
无向图中：
有向图中：
2.邻接表：数组与链表相结合的存储方法。
对于带权值的网图，可以在边表结点定义中再增加一个weight的数据域，存储权值信息即可。
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图的遍历
1.深度优先遍历（DFS）：类似于树的先序遍历（递归实现）。从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径想通的顶点都被访问到。
伪代码实现：
def depth_tree(tree_node):
if tree_node is not None:
print(tree_node._data)
if tree_node._left is not None:
return depth_tree(tree_node._left)
if tree_node._right is not None:
return depth_tree(tree_node._right)2.广度优先遍历（BFS）：类似于树的层次遍历（队列实现）。
python代码实现：
def level_queue(root):
if root is None:
return
my_queue = []
node = root
my_queue.append(node)
while my_queue:
node = my_queue.pop(0)
print(node.elem)
if node.lchild is not None:
my_queue.append(node.lchild)
if node.rchild is not None:
my_queue.append(node.rchild)最小生成树
构造连通网的最小代价生成树。
1.普里姆：先将一个起点加入最小生成树，之后不断寻找与最小生成树相连的权值最小的边能通向的点，并将其加入最小生成树，直至所有顶点都在最小生成树中。
2.克鲁斯卡尔：在剩下的所有未选取的边中，找最小边，如果和已选取的边构成回路，则放弃，选取次小边。
最短路径
1.迪杰斯特拉算法：把图中的顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合S（初始时S中只有源节点，以后每求得一条最短路径，就将它对应的顶点加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中）；第二组是未确定最短路径的顶点集合U。
2.弗洛伊德算法：
（1）从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权，如果两点之间没有边相连，则权为无穷大。
（2）对于每一对顶点u和v，看看是否存在一个顶点w使得从u到w再到v比已知的路径更短。如果是，则更新它。