图（Graph）是由定点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V，E)，其中，G表示一个图，V表示图中顶点的集合，E是图G中边的集合。
注意：线性表中的数据元素叫元素，树中将数据元素叫做节点，在图中数据元素，我们称之为顶点（Vertex）。
线性表妹有元素叫做空表，树没有节点叫做空树，但是在图结构中，不允许没有顶点，强调了顶点集合V有穷非空。
线性表中，相邻的元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的节点具有层次关系，而图中，任意两个顶点之间都可能有关系，顶点之间的逻辑关系可以用边来表示。
1、各种图的定义
无向边（Edge）：用无序偶对（Vi，Vj）表示，Vi，Vj表示顶点。如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边，则称该图为无向图（Undirected graphs）。
有向边：若从顶点Vi到Vj的边有方向，则称这条边为有向边，也称弧（Arc），起点叫做弧尾，终点是弧头。
（注意，无相边用小括号表示，有向边用尖括号表示）
简单图：不存在顶点到自身的边，且一条边不重复出现。
无向完全图：任意两个顶点都存在边的无向图；
有向完全图：任意两个顶点之间都存方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。
稀疏图：有很少边或弧的图（模糊概念）
稠密图：不是稀疏图的图（模糊概念）
权（weight）：与图的边或弧相关的数
网（Network）：带权的图；
子图（Subgraph）：假设两个图G=（V,{E}）和G’=（V',{E'}），如果V包含于V，E’包含于E，则G’为G的子图。
邻接点（Adjacent）：无向图中有边相连的两个顶点，互为邻接点；
顶点v的度（Degree）：与v相关联的边的数目，记为TD（v）；
入度（InDegree）：以定点v为头的弧的数目；
出度（OutDegree）：以定点v为头的弧的数目；
无向图中从定点v到顶点v’的路径是一个顶点序列；
路径的长度是路径上的边或弧的数目。
第一个定点到最后一个顶点相同的路径称之为回路或者环；？？？
序列中顶点不重复出现的路径称为简单路径，除了第一个定点和最后一个顶点外，其余定点不重复出现的回路，称为简单回路或简单环。
在无向图中，如果从定点v到顶点v’有路径，则称v到v’是连通的，如果对于图中任意两个顶点，都是连通的，则该图为连通图；
无向图中极大连通子图称为连通分量。（是子图；子图连通；子图含有极大顶点数；具有极大顶点数的连通子图包含依附于这些顶点的所有边）
有向图中，任意两个不同的顶点之间存在正反路径，则该图为强连通图；
。。。
（图的定义以及术语真。。。特么多！）
总结一下：按照有无向分为无向图和有向图，无向图由定点和边组成，有向图由顶点和弧组成，弧有弧尾和弧头组成。
稠密图、稀疏图、完全图、有向完全图、简单图、邻接点、
路径回到起点的叫做环，不重复的叫简单路径，有向的称强连通图，图中有子图，子图极大联通称为连通分量。
无向图中连通n个顶点n-1条边叫做生成树，有向图一个顶点入度为0其它为1叫做有向树，一个有向图由若干棵树组成则是森林。
2.图中的存储结构
图的结构很复杂，任意两点都可能有联系；
存储方案：
1、邻接矩阵（Adjacency Matrix）：用两个数组表示图，一维装顶点信息，二维数组（邻接矩阵）存储图中边或者弧的信息。
顶点不分大小，由一个一维数组存储；
边用二维数组存储；
设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为：
arc[i][j] = 若（vi，vj）存在，值weight1，否则0.
对于无向图来说，每一个边对应邻接矩阵中，两个顶点正反两个值，因此这个邻接矩阵式一个对称矩阵。
通过矩阵我们可以很容易判断图中的一些信息：比如两个顶点有无边，一个顶点的度，邻接点寻找。
2、邻接表：如果边过少，那么邻接矩阵对空间有浪费
顶点用一个一维数组表示，每个顶点还存储指向第一个邻接点的指针；
每一个顶点的邻接点构成一个线性表，使用单链表存储。
3、十字链表：对于有向图，邻接表有缺陷，不能同时处理出度入度问题，十字链表结合邻接表盒逆邻接表，处理有向图；
顶点加两个指针，一个指向入边表第一个节点，一个指向出边表第一个节点；
4、邻接多重表。。。忘记保存
5、边集数组
3、图的遍历
深度优先
广度优先
4、最小生成树
普利姆（Prim）算法
克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
5、最短路径
迪杰斯特拉算法：。。。
Floyd佛洛依德算法
6、拓扑排序
在一个表示工程的有向图中，顶点表示活动，弧表示活动之间的优先关系，这样的有向图为顶点表示活动的网，我们称之为AOV网。
设G=(V，E)是一个具有n个顶点的有向图，V中定点序列v1，v2，。。。，vn，满足若从定点vi到vj有一条路径，且在定点vi必在定点vi之前，则我们称这样的定点序列为一个拓扑序列。
所谓的拓扑排序，其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程。
拓扑排序算法：从AOV网中选择一个入度为0的顶点输出，然后删去此顶点，并删除以此顶点为尾的弧，重复此步骤，直到输出全部顶点或者AOV网中不存在入度为0的顶点为止。
7、关键路径
AOE网
关键路径算法