•图（Graph）是由顶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是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。

•注意的地方：

–线性表中我们把数据元素叫元素，树中叫结点，在图中数据元素我们则称之为顶点(Vertex)。

–线性表可以没有数据元素，称为空表，树中可以没有结点，叫做空树，而图结构在咱国内大部分的教材中强调顶点集合V要有穷非空。

–线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的结点具有层次关系，而图结构中，任意两个顶点之间都可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空的。

无向边：若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边(Edge)，用无序偶(Vi,Vj)来表示

是一个无向图  G1= (V1, E1)

V1={ A, B, C, D, E, F }

E1={ (A, B), (A, E), (B, E), (B, F), (C, D),

            (C, F), (D, F) }

有向边：若从顶点Vi到Vj的边有方向，则称这条边为有向边，也成为弧(Arc)，用有序偶来表示，Vi称为弧尾，Vj称为弧头。

•上图G2是一个有向图，G2={V2,E2}，其中

–V2={A,B,C,D}，

–E2={,,,}

简单图：在图结构中，若不存在顶点到其自身的边，且同一条边不重复出现，则称这样的图为简单图。

无向完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向完全图有n*(n-1)/2条边。

有向完全图：在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。含有n个顶点的有向完全图有n*(n-1)条边。

通常认为边或弧数小于n*logn（n是顶点的个数）的图称为稀疏图，反之称为稠密图。

有些图的边或弧带有与它相关的数字，这种与图的边或弧相关的数叫做权(Weight)，带权的图通常称为网(Network)。

                                                                          图的顶点与边之间的关系

        对于无向图G=(V,E)，如果边(V1,V2)∈E，则称顶点V1和V2互为邻接点(Adjacent)，即V1和V2相邻接。边(V1,V2)依附(incident)于顶点V1和V2，或者说边(V1,V2)与顶点V1和V2相关联。

      顶点V的度(Degree)是和V相关联的边的数目，记为TD(V)，如下图，顶点A与B互为邻接点，边(A,B)依附于顶点A与B上，顶点A的度为3。

对于有向图G=(V,E)，如果有∈E，则称顶点V1邻接到顶点V2，顶点V2邻接自顶点V1。

以顶点V为头的弧的数目称为V的入度(InDegree)，记为ID(V)，以V为尾的弧的数目称为V的出度(OutDegree)，记为OD(V)，因此顶点V的度为TD(V)=ID(V)+OD(V)。

下图顶点A的入度是2，出度是1，所以顶点A的度是3。

                                                                                              连通图

在无向图G中，如果从顶点V1到顶点V2有路径，则称V1和V2是连通的，如果对于图中任意两个顶点Vi和Vj都是连通的，则称G是连通图。   下图中左侧不是连通图，右侧是连通图。

无向图中的极大连通子图称为连通分量。

注意以下概念：

–首先要是子图，并且子图是要连通的；

–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。

在有向图G中，如果对于每一对Vi到Vj都存在路径，则称G是强连通图。

有向图中的极大强连通子图称为有向图的强连通分量。

下图左侧并不是强连通图，右侧是。并且右侧是左侧的极大强连通子图，也是左侧的强连通分量。

 一个连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部的n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。

如果一个有向图恰有一个顶点入度为0，其余顶点的入度均为1，则是一棵有向树。 

（一）邻接矩阵

——邻接矩阵（无向图）

图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息。

设置两个数组，顶点数组为vertex[4]={V0,V1,V2,V3}，边数组arc[4][4]为对称矩阵(0表示不存在顶点间的边，1表示顶点间存在边)。

对称矩阵：所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足a[i][j]=a[j][i](0