图
一个图，由顶点(vertex)集和边(edge)集E组成。每一条边，连接了两个顶点，也就是一个点对。
有向图 无向图
如果点对之后是分次序的（比如仅限于从A点到B点），那么这这个图就是有向图(digraph)。此时我们可以把边叫做弧(arc)。
如果没有次序的差别，那么就是无向图。
图-无向图和有向图
连通 强连通 弱连通
在上图的无向图中，由B到A，可以走B→A，也可以走B→C→A，还可以走B→C→D→A。
在上图的有向图中，由B到A，因为受到次序的限制，只能走B→A，B→C→A。
对于这样的线路，除了出发的顶点和结束的顶点之外，要求经过的顶点都不相同。这样这样的一组顶点序列就叫做一条路径。
对于无向图，如果任意两个顶点都能找到一条路径，这个无向图就是连通的。
对于有向图，在弧方向的限制下，如果任意两个顶点都能找到一条路径，这个有向图就是强连通的。如果去掉弧的指向才能满足条件，那么就是弱连通的。
完全图
当一个图中，每一个点和任意另一个点之间都是点对（都由边连接），这个图就是完全图。
图-完全图
图的现实应用举例
图的现实应用还是非常好理解的。
在城市里坐地铁，地铁线路图就是一个 图 。从 下沙江滨站 ，要前往 龙翔桥站 ，就是在找这两个顶点间的路径。
图的实现方法
仍然使用C语言举例。
邻接矩阵法
邻接矩阵法：用一个一维数组来保存顶点的信息，用一个二维数组来保存与 边 相关的信息。
比如下面这个无向图的例子，我们用0表示两个顶点间没有边，1表示这两个顶点间的边存在：
图-邻接矩阵法的简单示例（无向图）
其实二维数组中还可以存储更多的内容，比如在上面地铁的例子中，可以在二维数组中存储两个顶点的距离，然后用-1表示这两个顶点间无可通地铁路径。具体的使用方式，存储的内容都可以参照实际的需求进行变更。
我们再看一下有向图的例子。这一次，我们为每一条边都加入一个权，这个权的实际意义，比如两个顶点间的地铁的距离。用无穷远表示两个顶点之间没有有效的边。
图-邻接矩阵法的例子（带 权 的有向图）
需要注意的是：邻接矩阵对于边数相对顶点较少的图，就是对存储空间极大的浪费。
邻接表
对于边的数目相对于顶点较少的图，
未完。
