图(Graph)型结构：
什么是图型结构：由有穷且非空的顶点和顶点之间的边组成
通常表示为G(V,E) G表示一个图，V是图中顶点的集合，E是图中的边(顶点之间的关系)的集合
图的基本概念：
简单图：不存在顶点到自己的边、不存在重复的边，数据结构中只研究简单图
无向图：边是用(A,B)方式表示，表示顶点A到B是互通的
完全无向图：在无向图中，任意两个顶点之间都有边，在含有n个顶点的完全无向图中，有 n(n-1)/2 条边
有向图：边是用<A,B>方式表示，仅表示从A到B方向有边，在有向图中边也叫做弧，A是弧尾，B是弧头
完全有向图：在有向图中，任意两个顶点之间都有方向相反的弧，在含有n个顶点的完全有向图中，有 n(n-1)条弧
稀疏图：图中顶点多、边少，具体多少没有规范
稠密图：图中边的数量多
带权图：给图中的边赋予某种含义的数值，称之为该边的权重，图中所有边都有权重的图称为带权图，也称为网
度：依附于某个顶点的边的数量称为该顶点的度，在有向图中，又分出度(从该顶点出发的弧数量)、入度(其他顶点指向该顶点的弧数量)
路径：从某个顶点到另一个顶点之间经过的边，称为这两个顶点之间的路径
路径长度：两个顶点之间路径上的边的条目数
环：图中有顶点能经过边后回到自身，称该图有环
回路：专指有向图中，从某点出发，最终通过弧回到该点，称图中有回路，在回路上的顶点一定有出度、入度
顶点序列中存在不重复出现的路径称为简单路径
连通：如果顶点V1到顶点V2之间有路径，则称V1V2是连通的
连通图：任意两个顶点之间是连通的，n个顶点的图中，至少需要n-1条边才可能形成连通图，也称为生成树，如果给边配上权值，其中权重的代价最小的生成树，称为最小生成树
图的遍历方式：(能写)
深度优先遍历(DFS)：
从某个顶点出发，一直往下一个顶点遍历，直到没有下一个顶点为止，再返回上一个顶点的其他路径继续进行深度优先，直到该出发顶点的所有深度优先遍历结束，同样的操作对每个顶点都进行一次
借助递归
广度优先遍历(BFS)：
从某个顶点出发，把所有的下一层顶点都依次遍历，结束后再对该层每个顶点广度优先遍历，直到该出发顶点的广度优先遍历结束，同样的操作对每个顶点都进行一次
借助队列
DFS\BFS过程中会有顶点被重复遍历，需要记录是否被遍历过的标志位，防止结果重复
DFS\BFS 遍历结果不唯一，与顶点顺序有关
图的存储方式：
邻接矩阵：
用一个一维数组存储n个顶点，根据顶点数量使用n*n的二维数组来存储边
char V[n] = {A,B,C,D,E,F,G};
char E[n][n] =
A B C D E F G
A 0 1 0 1 0 0 0
B 1 0 0 0 1 0 0
C 1 0 0 0 0 0 0
D 0 1 0 0 0 0 1
E 0 0 0 0 0 0 0
F 0 0 0 1 0 0 1
G 0 0 0 0 1 0 0
在二维数组E[i][j]的值为1，则表示V[i]到V[j]之间有边
注意：由于不存在自己到自己的边，所以左对角线上的值一定为0
注意：如果存储的是无向图，那么一定沿左对角线对称，可以进行压缩成一维数组(参考矩阵的压缩)
优点：计算顶点的度、出度、入度都很方便
缺点：当图越稀疏时，会越浪费存储空间
邻接表：
边：
顶点下标
指向下一条边的指针
顶点：
数据
指向第一条边的指针
图：
由顶点组成的数组
顶点数量
优点：可以节约存储空间、计算出度简单
缺点：计算入度麻烦
十字链表：
专门存储有向图
优点：找出度、入度都很方便、也不浪费空间
邻接多重表：
专门存储无向图
优点：找某个顶点相关的边比较方便，空间也节约