图（Graph）
概念
- 顶点--图中的元素
- 边--顶点与顶点之间的关系
- 度--连向某顶点的边的个数称为该顶点的度
- 无向图、有向图、加权图
- 无向图--没有方向，关系是相互的，应用如微信好友，好友关系是相互的
- 有向图--有方向，度分为入度和出度，应用如微博关注，关注是有可以单向的
- 带权图--关系增加权重值，可表示亲密度，应用如QQ好友，好友有亲密度
图的存储
- 邻接矩阵（Adjacency Matrix）存储方法
- 底层依赖一个二维数组。
- 对于无向图来说，如果顶点 i 与顶点 j 之间有边，我们就将 A[i][j] 和 A[j][i] 标记为 1；
- 对于有向图来说，如果顶点 i 到顶点 j 之间，有一条箭头从顶点 i 指向顶点 j 的边，那我们就将 A[i][j] 标记为 1。同理，如果有一条箭头从顶点 j 指向顶点 i 的边，我们就将 A[j][i] 标记为 1。
- 对于带权图，数组中就存储相应的权重。
- 缺点--是稀疏图（Sparse Matrix），浪费空间，如微信用户好几亿，但每个用户好友不会太多，
- 优点--
- 首先，简单、直接，因为基于数组，所以在获取两个顶点的关系时，就非常高效。
- 其次，方便计算：可以将很多图的运算转换成矩阵之间的运算。比如求解最短路径问题时会提到一个Floyd-Warshall 算法，就是利用矩阵循环相乘若干次得到结果。
- 邻接表（Adjacency List）存储方法
- 每个顶点对应一条链表，链表中存储的是与这个顶点相连接的其他顶点
- 对于有向图，每个顶点对应的链表里面，存储的是指向的顶点（关注的顶点）。
- 对于无向图来说，每个顶点的链表中存储的，是跟这个顶点有边相连的顶点
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优点：节省空间
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缺点：查询效率没有邻接矩阵高(空间换时间)
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改进：可以像改进散列表一样改进邻接表，用于存储的链表可改进为查询效率更高的红黑树，跳表，有序动态数组等，提高查询效率。
- 逆邻接表：存储被关注