图是一种网状结构，图分为有向图和无向图。
图的存储方式：
1、邻接矩阵存储又称为二维数组存储。
2、邻接表存储法
3、十字链表存储法
图的遍历：
1.求图的连通性问题
2.图的拓扑排序（有向带权图）
将入度为0的顶点vi加入V，删除该顶点及该顶点对应的弧度，再次查找入度为0的顶点重复上面操作，直到不存在入度为0的顶点。若此时输出的顶点数小于图中的顶点数则说明存在环。（若存在顶点无法加入V，说明该图存在回路）
3.图的关键路径
图的顶点表示事件，边表示活动。
求关键路径步骤：1、先进行拓扑排序并找出活动最早开始时间，然后逆拓扑排序找出活动最晚开始时间，最早开始时间==最晚开始时间的活动即为关键路径的活动。
4.图搜索：图的深度搜索和图的广度搜索。
最小生成树算法：
1.prime算法---从任意一顶点出发，找权重最小的边
在带权连通图中V是包含所有顶点的集合， U已经在最小生成树中的节点，从图中任意某一顶点v开始，此时集合U={v}，重复执行下述操作：在所有u∈U,w∈V-U的边(u,w)∈E中找到一条权值最小的边，将(u,w)这条边加入到已找到边的集合，并且将点w加入到集合U中，当U=V时，就找到了这颗最小生成树。
2.Kruskal算法---从权重最小的边出发
假设连通网G=(V,E),令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{}),图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选择权值最小的边,若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量中,则将此边加入到T中;否则,舍去此边而选下一条权值最小的边;依次类推,直到T中所有顶点都在同一个连通分量上（此时含有n-1边）为止,这时的T就是一棵最小的生成树。
图的最短路径：
1.Dijkstra算法
初使时令 S={V0},T={其余顶点}，T中顶点对应的距离值， 若存在<V0,Vi>，为<V0,Vi>弧上的权值（和ＳＰＦＡ初始化方式不同），若不存在<V0,Vi>，为Inf。
从T中选取一个其距离值为最小的顶点W(贪心体现在此处)，加入S(注意不是直接从S集合中选取，理解这个对于理解vis数组的作用至关重要)，对T中顶点的距离值进行修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值比不加W的路径要短，则修改此距离值（上面两个并列for循环，使用最小点更新）。
重复上述步骤，直到S中包含所有顶点，即S=V为止（说明最外层是除起点外的遍历）。
例如：
Floyd算法
基本思想如下：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若干个节点到B，所以，我们假设dist(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离，对于每一个节点K，我们检查dist(AK) + dist(KB) < dist(AB)是否成立，如果成立，证明从A到K再到B的路径比A直接到B的路径短，我们便设置 dist(AB) = dist(AK) + dist(KB)，这样一来，当我们遍历完所有节点K，dist(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。