編程三分鍾的第 44 篇原創文章
為什么qq里“可能認識的人”功能推薦的如此精准？
為什么兩個沒有什么聯系的朋友會相互認識？
一切的背后到底是道德的淪喪,還是人性的扭曲 ？ 讓我們走進圖的內心世界！
什么是圖？
微信好友之間的關系像一張巨大的網絡，朋友的朋友可能是自己的朋友，所以用一種叫 圖 的數據結構儲存起來，元素和元素之間都可能發生關系。
下面要開始干貨了！非戰斗成員請撤離，圖有兩種有向圖和無向圖，唯一的區別就是有木有箭頭，是不是看起來很像關系網。
來說說它的細節
圖上的東西全都有名字，圓圈 圈着字母叫 頂點，是最基本的組成元素。
連接各個頂點的線就是 邊，圖 可以沒有 邊，但是不能沒有 頂點 。連接某個頂點的邊數量叫做這個頂點的 度。比如上圖中的 C 有三個度。
有向圖多一個概念，那就是出度，入度。比如 C 頂點，有兩個箭頭指向自己，一個箭頭指出來，就是兩 入度，一 出度。
如何存儲圖
經過我精彩的表達，想必你肯定知道了圖的基本概念，作為一個技術人員，刨根問底才是我們的特色。
有沒有想過長的這么瘋狂的一個數據結構，他是怎么存的？
因為要表現出來每個頂點都有可能指向其他頂點，所以有兩種常見的儲存方式，二維數組 和 鄰接表。
使用鄰接矩陣（二維數組）存儲
下面就是非常明顯的二維數組存儲圖的例子。
上圖是 8 * 8 的二維數組，豎着和橫着都是各個 頂點，比如 開發 、設計 、工程 都是頂點。
每一行都代表當前這個人對其他 8 個人的看法（包括自己），在圖里就只有 有關系 和 沒關系 兩種看法而已。
例如上圖， A - G 共 7 個頂點，所以需要 7 * 7 的二維數組。
橫坐標代表着當前的節點，縱坐標代表當前節點和其他節點的關系，加入當前節點有 出度，那么當前的值就為 1 ，入度不管，拆解如下：
| - | A | B | C | D | E | F | G |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| B | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| C | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| D | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| E | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| F | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| G | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
頭發少叫頭發稀疏，1 少就叫 稀疏矩陣，指的就是圖的各個頂點之間的聯系很少，存了沒意義的 0 ，使得大量的二維數組數組空間被浪費。
使用鄰接表（鏈表）存儲
如上面的 圖，對其使用 鏈表 來存儲，略像哈希表，每行都是一個節點，每列也只存儲這個節點的所有 出度。
兩種存儲方式的比較
我們要根據不同的情況來決定不同的存儲數據結構：
- 數組：浪費空間，但是速度快。適合處理數據不大的，只要數據不大，優先選用數組
- 鏈表：節省空間，但是速度慢。數據大的時候，使用鄰接表（鏈表來存儲）
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