是数据结构和算法学中最强大的框架之一。
用途：
1、表达所有类型的结构或系统
2、交通网络
3、通信网络
4、国际象棋游戏
5、最佳工艺
六、任务分配
七、人际关系网
请参阅。 请参阅。 请参阅。 请参阅。 请参阅。 请参阅。
首先介绍图论的基本概念，对其有基本的了解，然后在实践中加深理解。
图将各种模型抽象为几个顶点，如圆内的顶点和黑边vretex和edge，如下图所示。
一、顶点
电路图中的电路元件，或者最近路径中的城市等被抽象化的东西和对象。 也称为节点、节点等
二、边
顶点之间的连接表示顶点所表示的事物和对象之间的关联。 有向边和有向边，对应有向图和有向图
三、同构
如果表示的顶点之间的边的逻辑关系相同，则为同一图。 也就是说是图的同构。 与图的表现不同。 无论表示边的线的粗细和阴影、顶点的颜色如何，以下两幅图表示的同一图
四.有向图和有向图directed graph/undirectedgraphsdsb，方向和无方向。 在这里，我指的是图的边缘有方向。 没有必要考虑边上显示的数据。 在这里，你可以看到边有特定的方向。 也就是说，可以从v1到v3，但不能从v3到v1。 前面的图是无向图
五.权重权重
下图边所示的值表示城市间的距离，或者成本等，可以是正的也可以是负的(距离和价值不能，但其他实际意义上的情况下可能存在)。
六.路径、最短路径
在图上设定起点(城市)和终点(目的地城市)，找到从起点到终点的路径，如果权重是距离的话就可以找到最短距离。 如果权重是代价的话，就能找到最低消费。 下图中从s到t点的路径，上面的数据表示权重
七环loop
上图中的v1-v3-v2其实是环
八连通图，连通分量
所有顶点之间存在通道，如下图所示分为上下两部分，并不是相连的。
图不是连通图，但有多个连通部分图。 0、1、2顶点构成一个连通部分图，0、1、2、3、4顶点构成的部分图是连通图，6、7、8、9顶点构成的部分图也是连通图，当然还有很多部分图。 一个图的最大连通子图称为其连通分量。 由0、1、2、3、4顶点构成的子图是该图的最大连通子图，也就是连通分量。 连通分量具有以下特征。
1 )是子图
2 )子图是相连的；
3 )子图包含最大顶点数。
注意：“最大连通子图”是不能再扩展且不能包含顶点和边的子图。 由0、1、2、3、4个顶点组成的子图不能再扩展。
显然，对于连通图来说，其最大连通子图就是其本身，连通分量也是其本身。