一、图的基础知识：
1.图分类：
有向图：边用带箭头的直线表示，边均为单向的
无向图：边用不带箭头的直线表示，所有的边均为双向的
带权图：边或者点加上表示某种含义的数值，称“点权”或者“边权”
2.顶点的度：
无向图：指与顶点v相连的边的数目
有向图：有出度和入度，出度是以顶点v为起点，，入度是以顶点v为终点。有向图的度=出度+入度。
所有顶点的度=边数的2倍
3.图的连通性：
联通：如果存在一条从顶点U到顶点V的路径，称U和V联通。
联通图：图中的任意两点都联通，否则的话为非连通图。
联通分量：无向图中的极大联通子图。
二、图的存储（2种方式）
1.邻接矩阵：
令图的顶点标号为0，1，.....n-1,开一个二维数组G[n][n]，数组的两维分别表示图的顶点的标号。若G[i][j]为1，则顶点 i 和顶点 j 之间有边，若为0则不存在边。当然G[i][j]也可以用来存放顶点 i 到顶点 j 的边权。
但邻接矩阵有个致命的缺点就是只能存储顶点数目不大的图（一般在1000以内），否则的话会内存超限，这就需要用图的第二种存储方法来弥补这个缺点了。
2、邻接表：
依然给图的顶点依次编号为0，1，.....n-1，每个顶点都可能有若干条出边，把同一个顶点的所有出边放在一个列表中就会对应有n个列表，称为邻接表。下面用一种比较易于理解的方法来实现邻接表，利用vector来实现。
vector<int> adj[n];//存放每条边的终点编号但是如果碰见了带有权值的图怎么办呢？？？？？？
答案依然是用vector，但是是结合结构体实现的vector，如下：
struct Node{
int v;//边的终点编号
int w;//边权
}Adj[n];
//插入顶点信息时可以声明一个Node类型的临时变量temp
//例如向顶点1中添加信息，终点为3，边权为4；
Node temp;
temp.v=3;
temp.w=4;
Adj[1].push_back(temp);
//还可以再改进一下上面的添加顶点信息的方法，用构造函数，如下：
struct Node{
int v,w;
Node(int _v,int _w):v(_v),w(_w) {}
}Adj[n];
Adj[1].push_back(Node(3,4));图的基础知识和图的存储到此为止，下一篇文章接着讲解图的遍历。有错误请及时指出。