标签：str floyd算法 效率 prim 存储 jks 回顾 活动 顶点
今天复习了图的知识，稍作回顾整理。
描述一个图，无非一个点集V，一个边集E.
图的存储有邻接矩阵（适用于稠密图），邻接表（适用于稀疏图），十字链表（有向图），多重邻接表（无向图）。当我们说边<A,B>时，A是弧尾，B是弧头。
图的遍历可以用DFS｛深度优先搜索｝或者BFS｛广度优先搜索｝实现。这个时候，邻接表一般能优化时间复杂度。
图的应用包括：
最小生成树
——Prim算法：选一个顶点开始，从相邻边中选最短的加入。加入的边连接一个树上点和一个树外点。
——Kruskal算法：将边排序，逐次选择最短边，若能连接在不同分量上的两点，则合并（加入树）。
最短路
——Dijkstra算法：单源最短路。从源点开始估计到其他点的距离。在n-1次循环中，每次将最短边确定下来，考查其他估计距离能否通过该点缩短，若能则更新。
——Floyd算法：动态规划。三层循环，两边之和若小于第三边，则更新。
拓扑排序
——依次选择入度为0的点加入序列，更新与该点相连的其他点的入度。
关键路径
——单源单汇AOE图中，源点到汇点的最长路径。事件为点，活动为边，分清事件最早开始时间，事件最迟开始时间，活动最迟开始时间，活动最早开始时间。若要缩短工期，需要在所有关键路径上调整效率。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/G-M-WuJieMatrix/p/9672302.html
