我们知道，数据之间的关系有 3 种，分别是 "一对一"、"一对多" 和 "多对多"，前两种关系的数据可分别用 线性表 和 树 结构存储，本节学习存储具有"多对多"逻辑关系数据的结构—— 图 存储结构。
图 1 所示为存储 V1、V2、V3、V4 的图结构，从图中可以清楚的看出数据之间具有的"多对多"关系。例如，V1 与 V4 和 V2 建立着联系，V4 与 V1 和 V3 建立着联系，以此类推。
与链表不同，图中存储的各个数据元素被称为顶点（而不是节点）。拿图 1 来说，该图中含有 4 个顶点，分别为顶点 V1、V2、V3 和 V4。
图存储结构中，习惯上用 Vi 表示图中的顶点，且所有顶点构成的集合通常用 V 表示，如图 1 中顶点的集合为 V={V1,V2,V3,V4}。
注意，图 1 中的图仅是图存储结构的其中一种，数据之间 "多对多" 的关系还可能用如图 2 所示的图结构表示：
可以看到，各个顶点之间的关系并不是"双向"的。比如，V4 只与 V1 存在联系（从 V4 可直接找到 V1），而与 V3 没有直接联系；同样，V3 只与 V4 存在联系（从 V3 可直接找到 V4），而与 V1 没有直接联系，以此类推。
因此，图存储结构可细分两种表现类型，分别为 无向图（图 1） 和 有向图（图 2）。
图的基本常识
弧头和弧尾
有向图中，无箭头一端的顶点通常被称为"初始点" 或 "弧尾"，箭头直线的顶点被称为"终端点" 或 "弧头"。
入度和出度
对于有向图中的一个顶点 V 来说，箭头指向 V 的弧的数量为 V 的入度（InDegree，记为 ID(V)）；箭头远离 V 的弧的数量为 V 的出度（OutDegree，记为OD(V)）。拿图 2 中的顶点 V1来说，该顶点的入度为 1，出度为 2（该顶点的度为 3）。
(V1,V2) 和 <V1,V2> 的区别
无向图中描述两顶点（V1 和 V2）之间的关系可以用 (V1,V2) 来表示，而有向图中描述从 V1 到 V2 的"单向"关系用 <V1,V2> 来表示
由于图存储结构中顶点之间的关系是用线来表示的，因此 (V1,V2) 还可以用来表示无向图中连接 V1 和 V2 的线，又称为边；同样，<V1,V2> 也可用来表示有向图中从 V1 到 V2 带方向的线，又称为弧。
集合 VR 的含义
并且，图中习惯用 VR 表示图中所有顶点之间关系的集合。例如，图 1 中无向图的集合 VR={(v1,v2),(v1,v4),(v1,v3),(v3,v4)}，图 2 中有向图的集合 VR={<v1,v2>,<v1,v3>,<v3,v4>,<v4,v1>}。
路径和回路
无论是无向图还是有向图，从一个顶点到另一顶点途径的所有顶点组成的序列（包含这两个顶点），称为一条路径。如果路径中第一个顶点和最后一个顶点相同，则此路径称为"回路"（或"环"）。
并且，若路径中各顶点都不重复，此路径又被称为"简单路径"；同样，若回路中的顶点互不重复，此回路被称为"简单回路"（或简单环）。
拿图 1 来说，从 V1 存在一条路径还可以回到 V1，此路径为 {V1,V3,V4,V1}，这是一个回路（环），而且还是一个简单回路（简单环）。
在有向图中，每条路径或回路都是有方向的。
权和网的含义
在某些实际场景中，图中的每条边（或弧）会赋予一个实数来表示一定的含义，这种与边（或弧）相匹配的实数被称为"权"，而带权的图通常称为网。如图 3 所示，就是一个网结构：
子图：指的是由图中一部分顶点和边构成的图，称为原图的子图。
图存储结构的分类
根据不同的特征，图又可分为完全图、连通图、稀疏图 和 稠密图：
- 完全图：若图中各个顶点都与除自身外的其他顶点有关系，这样的无向图称为完全图（如图 4a)）。同时，满足此条件的有向图则称为有向完全图（图 4b)）。
具有 n 个顶点的完全图，图中边的数量为 n(n-1)/2；而对于具有 n 个顶点的有向完全图，图中弧的数量为 n(n-1)。
- 稀疏图和稠密图：这两种图是相对存在的，即如果图中具有很少的边（或弧），此图就称为"稀疏图"；反之，则称此图为"稠密图"
稀疏和稠密的判断条件是：e<nlogn，其中 e 表示图中边（或弧）的数量，n 表示图中顶点的数量。如果式子成立，则为稀疏图；反之为稠密图。
- 连通图：前面讲过，图中从一个顶点到达另一顶点，若存在至少一条路径，则称这两个顶点是连通着的。例如图 5 中，虽然 V1 和 V3 没有直接关联，但从 V1 到 V3 存在两条路径，分别是 V1-V2-V3 和 V1-V4-V3，因此称 V1 和 V3 之间是连通的。
无向图中，如果任意两个顶点之间都能够连通，则称此无向图为连通图。例如，图 6 中的无向图就是一个连通图，因为此图中任意两顶点之间都是连通的。
若无向图不是连通图，但图中存储某个子图符合连通图的性质，则称该子图为连通分量。
前面讲过，由图中部分顶点和边构成的图为该图的一个子图，但这里的子图指的是图中"最大"的连通子图（也称"极大连通子图"）。
如图 7 所示，虽然图 7a) 中的无向图不是连通图，但可以将其分解为 3 个"最大子图"（图 7b)），它们都满足连通图的性质，因此都是连通分量。
提示，图 7a) 中的无向图只能分解为 3 部分各自连通的"最大子图"。
需要注意的是，连通分量的提出是以"整个无向图不是连通图"为前提的，因为如果无向图是连通图，则其无法分解出多个最大连通子图，因为图中所有的顶点之间都是连通的。
强连通图：
有向图中，若任意两个顶点 Vi 和 Vj，满足从 Vi 到 Vj 以及从 Vj 到 Vi 都连通，也就是都含有至少一条通路，则称此有向图为强连通图。如图 8 所示就是一个强连通图。
与此同时，若有向图本身不是强连通图，但其包含的最大连通子图具有强连通图的性质，则称该子图为强连通分量。
如图 9 所示，整个有向图虽不是强连通图，但其含有两个强连通分量。
连通图总结
可以这样说，连通图是在无向图的基础上对图中顶点之间的连通做了更高的要求，而强连通图是在有向图的基础上对图中顶点的连通做了更高的要求。
参考文章：
http://data.biancheng.net/view/200.html
http://data.biancheng.net/view/201.html
