摘要：什么是图前面说完了树这种数据结构，接下来在看看一种更加复杂的非线性数据结构图。其实图这种数据结构比较适合用来存储我们常用的微信微博好友关系。
1. 什么是图？
前面说完了树这种数据结构，接下来在看看一种更加复杂的非线性数据结构——图。
先看看下面图这种数据结构的图片演示吧：
像上图这样的数据结构就叫做图了，图中的每个节点叫做 顶点 ，各个顶点之间的连接关系叫做 边 ，每个顶点有多少条边，叫做这个顶点的 度 。其实图这种数据结构比较适合用来存储我们常用的微信、微博好友关系。例如存储微信好友，例如两个人互加了微信，就相当于在两个顶点之间加上一条边，而顶点的度则表示一个人有多少微信好友。
而微博这样的存储关系，要稍微复杂一些，因为微博允许当方面关注，例如 A 关注了 B ，而 B 可以不关注 A，这样的关系，我们可以在图中引入方向的概念，先看下图：
例如 A 关注了 B，那么直接将 A 的边指向 B 即可。这样有方向关系的图，叫做 有向图 ，显然，没有方向关系的图，就叫做 无向图 。
无向图中有度的概念，表示一个顶点有多少条边，而有向图中的度，则还有 入度 和 出度 的区分，例如 A 指向 B，叫做 A 顶点的出度，E 指向了 A，叫做 A 的入度。不难理解，对应到微博的关系中，一个顶点的出度，就表示他关注了多少人，入度，则表示他有多少粉丝。
2. 图是如何存储的？
图有两种存储的方式，第一种叫做邻接矩阵，其底层是利用二维数组来存储的。对于无向图，如果顶点 i 和 j 之间有边，则在二维数组中 A[i] [j] 和 A[j] [i] 位置处标记为 1 ，对于有向图，如果 i 指向了 j，则将二维数组中 A[i] [j] 位置标记为 1，类似，如果 j 指向了 i，则将二维数组中 A[j] [i] 位置标记为 1。看下图的说明就很容易明白了：
这种存储方式虽然支持较为高效的查找操作，因为可以直接根据数组下标取出数据，但是存在的问题便是比较浪费存储空间，特别是对于数据量较大的情况。
另一种更加常用的图存储方式是邻接表，每个顶点对应一个链表，就像下图这样：
上面是使用的有向图，每个顶点对应的链表存储的是该顶点所指向的顶点，如果是无向图的话，那就更简单了，每个顶点链表存储的是与该顶点有边关系的顶点。
3. 简单实现一个图
接下来我是用代码简单使用了一个图，你可以看看，顺便理解一下：
public class Graph {
private int vertex;//图中的顶点个数
private LinkedList[] list;
public Graph(int vertex) {
this.vertex = vertex;
list = new LinkedList[vertex];
for (int i = 0; i < vertex; i++) {
list[i] = new LinkedList();
}
}
//两个顶点之间建立边关系
public void addSide(int v1, int v2){
if (v1 >= vertex || v2 >= vertex || v1 == v2) return;
if (!list[v1].contains(v2))
list[v1].add(v2);
if (!list[v2].contains(v1))
list[v2].add(v1);
}
//删除顶点之间的边
public void removeSide(int v1, int v2){
if (v1 >= vertex || v2 >= vertex || v1 == v2) return;
if (list[v1].contains(v2))
list[v1].remove(v2);
if (list[v2].contains(v1))
list[v2].remove(v1);
}
//列出与某顶点有边关系的所有顶点
public void listVertexes(int v){
if (v >= vertex) return;
System.out.println(list[v].toString());
}
}
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