图论(Graph Theory)是离散数学的一个分支，是一门研究图(Graph)的学问。
图是用来对对象之间的成对关系建模的数学结构，由"节点"或"顶点"(Vertex）以及连接这些顶点的"边"（Edge）组成。
值得注意的是，图的顶点集合不能为空，但边的集合可以为空。图可能是无向的，这意味着图中的边在连接顶点时无需区分方向。否则，称图是有向的。下面左图是一个典型的无向图结构，右图则属于有向图。本章节介绍的图都是无向图。
图的分类：无权图和有权图，连接节点与节点的边是否有数值与之对应，有的话就是有权图，否则就是无权图。
图的连通性：在图论中，连通图基于连通的概念。在一个无向图 G 中，若从顶点 i 到顶点 j 有路径相连（当然从j到i也一定有路径），则称 i 和 j 是连通的。如果 G 是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向。如果图中任意两点都是连通的，那么图被称作连通图。如果此图是有向图，则称为强连通图（注意：需要双向都有路径）。图的连通性是图的基本性质。
完全图：完全是一个简单的无向图，其中每对不同的顶点之间都恰连有一条边相连。
自环边：一条边的起点终点是一个点。
平行边：两个顶点之间存在多条边相连接。
图可用于在物理、生物、社会和信息系统中建模许多类型的关系和过程，许多实际问题可以用图来表示。因此，图论成为运筹学、控制论、信息论、网络理论、博弈论、物理学、化学、生物学、社会科学、语言学、计算机科学等众多学科强有力的数学工具。在强调其应用于现实世界的系统时，网络有时被定义为一个图，其中属性(例如名称)之间的关系以节点和或边的形式关联起来。
邻接矩阵：1 表示相连接，0 表示不相连。
邻接表：只表达和顶点相连接的顶点信息
邻接表适合表示稀疏图 (Sparse Graph)
邻接矩阵适合表示稠密图 (Dense Graph)
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(1) 邻接矩阵
package runoob.graph;
/**
* 邻接矩阵
*/
public class DenseGraph {
// 节点数
private int n;
// 边数
private int m;
// 是否为有向图
private boolean directed;
// 图的具体数据
private boolean[][] g;
// 构造函数
public DenseGraph( int n , boolean directed ){
assert n >= 0;
this.n = n;
this.m = 0;
this.directed = directed;
// g初始化为n*n的布尔矩阵, 每一个g[i][j]均为false, 表示没有任和边
// false为boolean型变量的默认值
g = new boolean[n][n];
}
// 返回节点个数
public int V(){ return n;}
// 返回边的个数
public int E(){ return m;}
// 向图中添加一个边
public void addEdge( int v , int w ){
assert v >= 0 && v < n ;
assert w >= 0 && w < n ;
if( hasEdge( v , w ) )
return;
g[v][w] = true;
if( !directed )
g[w][v] = true;
m ++;
// 验证图中是否有从v到w的边
boolean hasEdge( int v , int w ){
return g[v][w];
}
（2）邻接表
import java.util.Vector;
* 邻接表
public class SparseGraph {
private Vector<Integer>[] g;
public SparseGraph( int n , boolean directed ){
this.m = 0;
// g初始化为n个空的vector, 表示每一个g[i]都为空, 即没有任和边
g = (Vector<Integer>[])new Vector[n];
for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
g[i] = new Vector<Integer>();
public void addEdge( int v, int w ){
g[v].add(w);
if( v != w && !directed )
g[w].add(v);
for( int i = 0 ; i < g[v].size() ; i ++ )
if( g[v].elementAt(i) == w )
return true;
return false;