（u,v）是有向图中的边，我们就称顶点v领接顶点u。
从顶点u到顶点v的路径是顶点序列
<v0,v1,v2...vk>，其中v0 = v，vk=u。路径中的顶点是唯一的，则称路径是简单的。起点和终点一致则为一个环。如果所有的中间顶点都不相同，则称环是简单的。如果图中的每一对顶点都邻接，则称图为完全图。树林是无圈图，树是连通无圈图。如果图是树，则边为顶点数减去一。
在计算机程序中，有两种表示图的标准方法。一种是矩阵，一种是邻接表（也可以存储有权图，可以定义一个Edge类）。
prime算法（dijkstra算法类似）
n个元素分给p个进程，各自计算本进程内最短值发给P0，P0得到全部最小值后广播给各个进程。给最小值节点纳入最小生成树，更新其他节点的距离。重复操作。
全部顶点间最短路径
使用dijkstra算法
1. 源划分形式：一个进程执行一个单源最短路。进程数目过多性能不好。由并发带来的等效率函数为O(N*N*N)
2. 源并行形式：每个顶点分配p/n个进程，算法总共能用到的进程数目为n*n。
使用Floyd算法
串行算法：三层for循环，每次借助一个中间点来计算两个点间最小值。
并行算法：
二维块映射：每个进程根据Dk-1计算Dk。
流水线二维块映射：每个进程计算完Dk-1后就发送给同行同列相邻进程。其他进程会进行转发。本进程开始第k次迭代。
传递闭包
连通分量
1维块映射到各个进程
稀疏图算法
最大独立集（再加入任何一个节点则违反了）
串行算法：每次拿一个数到独立集中，删除和这个数邻接的所有数，直到为空。
并行算法：luby算法（给每个顶点一个随机值，每次拿随机值最小的节点并删除他和他的邻接节点，重复到为空）
单源最短路径
串行算法的时间复杂度是O(E*logn），E是更新次数，logn是更新时间。
并行算法可以将距离相等的值（安全顶点）一起拿出来更新，或者将不安全节点也更新，可以回退。
分布式内存形式：每个进程管几个节点，各自维护一个优先队列。包含源节点的先更新再传给其他节点。如果其他节点有了一个通往源点的路径（一般是该节点可以到达传来的节点）则将其加入优先队列。优先队列会每次得出一个最小值。如果传来的节点使得原来的路径变小了，则原来的节点要重新加入优先队列。
二维块映射：
二维循环映射：少了空闲的时间，但是多了通信的时间。
一维块映射：
