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图
这里介绍 图，那么什么是图呢？
图 相对于 树 来说，是一种更为复杂的数据结构
一言难以蔽之，那就直接上图吧，如下：
左边是一个图，右边也是一个图，简言之，可以把 图 暂且看成是
节点 和 它们之间的连线 的集合
根据连线的不同，又分为 有向图 和 无向图
有向图：
所谓 有向图，就是节点和节点之间，由 有向线段 或 箭头 来进行连接
如：
对于 v1 和 v4 这两个节点来说，既有从 v1 到 v4 的箭头，又有从 v4
到 v1 的箭头
如果把这种两个节点之间的双向箭头表达成一条没有箭头的线，即 既有
从 v1 到 v4 的去向线，又有从 v4 到 v1 的去向线，那就是无向图了
无向图：
所谓 无向图，就是节点和节点之间，由 无向线段 来进行连接
也可以这么理解：可以把无向图中节点和节点之间的连线，都
认为是有向图中的两条连线：一个去，一个回
图的诸多概念：
（1）有向图
有向图中的每一个节点，称之为 顶点
顶点和顶点之间的 有向线段 或 箭头，称之为 弧
弧 分为：弧尾 和 弧头，其中：
箭头的尾端（起端） 叫 弧尾，箭头的头端（终端） 叫 弧头
相对于一个顶点来说：
1）从当前顶点射出去的箭头数，叫做 出度
2）从其它顶点射回来的箭头数，叫做 入度
如：
对于 v1 顶点来说，它的出度是 2，入度是 1，因为从 v1 射出去
了 2 个箭头，从其它顶点射回来了 1 个箭头
出度 和 入度 和树中的 度 很类似
（2）无向图
无向图中的每一个节点，也称之为 顶点
顶点和顶点之间的无向线段，称之为 边
（也可以理解为 双向的弧）
一条边两端的顶点称之为 邻接点
如：
v1 和 v2、v1 和 v3、v1 和 v4 都是邻接点，因为它们都有边相连接，
而 v2 和 v4 就不是邻接点，它们之间没有边相连接
（3）连通图
对于无向图来说，如果它满足这样的条件：
无向图中的每一个顶点，都有通往其他顶点的连线，或直接、
或间接，就可以把它称之为 连通图
也可以描述为：对于任何一个顶点，都有通往其它顶点的路径
（4）完全图
对于无向图来说，如果它满足这样的条件：
无向图中的每一个顶点，都有通往其他顶点的直接的连线，
就可以把它称之为 完全图
完全图的边与顶点之间有一定的数量关系：
边数 = 顶点数 * ( 顶点数 - 1 ) / 2
（5）生成树
对于完全图来说，可以把它再进行简化，使得当前这个图中只有最小
数量的边来连接每一个顶点，就可以把它称之为 生成树
换句话说，生成树是由所有顶点，以及仅能连接这些顶点的边组成的
生成树的边与顶点之间也有一定的数量关系：
边数 = 顶点数 - 1
在以上概念中，不难发现：
对于图来说，它基本上除了 顶点，就是 边 或 弧
那么，如何通过 表达式 或 某种结构，来表示一个图呢？
显然，是有表示方法的，而且表示方法还不仅有一种，称之为
图的表示法 或 图的存储结构
在数据结构中，无论是哪一种结构，都会有节点的遍历
图，也不例外，只不过图的遍历更加复杂
因为图中的节点之间的边更多，而且，如果是有向图，只有去向
没有回向的可能也是有的
所以，图的遍历相对于队列、栈、线性表、树来说，都要更加复杂
图中最有价值的，就是 最小生成树
对于一个图来说，计算最小生成树的价值是什么呢？
如：
几个城市之间，要修高速公路，在计算这些城市之间通过高速公路
连接起来的最小的成本投入时，就要用到 最小生成树
图的应用
在如下地图中：
可以把这张地图的每一个城市都看成是一个节点，于是：
（1）路径规划
如：在出行的时候，我们都会挂导航，而导航上每次都会
通过图的方式来进行计算，从而找到一条比较近的路
（2）工程规划
如：在做 修高速公路、拉电网、拉光纤等工程时，都可以
通过图的方式来计算成本
（3）战略规划
如：在做 战争的游戏 或 军事指挥的辅助软件时，可以通过
图的方式来做战略的规划，如下：
可以把每一个城市的价值标出来，通过每个城市价值的不同，
以及需要投入兵力的不同，来计算一个最佳的攻击方法
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