图
多对多关系
是一种网状数据结构，图是由非空的顶点集合和一个描述顶点之间关系的集合组成
其定义
Graph = (V, E)
V={x | x ∈某个数据对象}
E = {<u, v> | P(u ,v) ∧ (u, v∈V )}
V是具有相同特性的数据元素的集合，V中的数据元素通常称为顶点（Vertex）
E是两个顶点之间关系的集合。P(u, v) 表示u和v之间有特定的关联属性
若<u，v>∈E，则<u，v>表示从顶点u的一条弧，并称u为弧尾或起始点，称v为弧头或终止点
此时图中的顶点之间的连线是有方向的，这样的图称为有向图。
若<u，v>∈E，则<v，u>∈E，即关系E是对称的，此时可以用一个无序对(u，v)俩代替两个有序对
它表示顶点u和顶点v之间的一条边，此时图中的顶点之间的连线是没有方向的，这种图称为无向图
在无向图和有向图中V中的元素都称为顶点，而顶点之间的关系却有不同的效果，即弧或边，为避免麻烦，在不影响理解的前提下，统称为边（edge）
并且还约定顶点集与边集都是有限的，并记顶点和边的数量为|V|和|E|
无向图实际上也是有向图，双向图
加权图
在实际运用中，图不但徐耀表示元素之间是否存在某种关系
而且图的边往往与具有一定实际意义的数有关，即每条边都有与它相关的实数，称为权
这种边上带有权值的图称为带权图
图的存储
图的遍历
图的遍历就是从图中某个顶点出发，按某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次
图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法
深度优先遍历（DFS depth-first search）：类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广（可以采用递归和借助栈的非递归方式实现）
广度优先遍历（BFS breadth-first search）：遍历类似于树的层次遍历，它是树的安层遍历的推广（借助队列 非递归方式实现）
深度优先遍历：ABCDEFGHI
广度优先遍历：ABFCIGEDH
图的最短路径
最短路径1：段数最少的最短路径
换乘最少
使用广度优先搜索
最短路径2：权值最小的最短路径
时间最少、距离最短（看权值代表什么）
使用迪克斯特拉算法
