图是数据结构中非常重要的逻辑结构，在开发中使用也非常广泛，下面一起讨论图生成树、森林的过程，以及图的存储结构。
一、图生成树
1、深度遍历
1、某一节点为起始点；
2、以该点的任意边所连接的节点(不能是已经称为目标节点的节点，但是可以原路返回上一个起始点)为目标节点，确定路径并且标记；
3、去除多余路径的线；
（1）、确定起始点（这里以A为起始点）
（2）、开始标记路径
（3）、去除多余边
2、广度遍历
1、广度遍历和深度遍历不同，是对某一个节点的所有的邻接点进行遍历；
2、依次对每一个子节点再进行广度遍历。
（1）、确定起始点（以A为起始点）
（2）、确定起始点的边
（3）、确定每一个邻接点的边（如果邻接点已经被用了，则不能联系起来）
（4）、去除多余的边
二、图生成森林
图生成森林的前提是，该图由若干个连通分量(见下文解释)或者强连通分量(见下文解释)组成，对每一个连通分量、强联通分量进行 “图生成树” 操作即可。
1、深度遍历
2、广度遍历
注：图生成的树、森林均是不唯一的。
三、存储结构
1、邻接矩阵
在n个节点的 图E 中，根据每个节点是否与另外节点相连来确定与其他节点的关系，并且记录在矩阵中。
2、邻接表
每一个节点记录该结点子节点的索引
四、图的基本术语：
1、子图
图e ∈ 图E 的时候，称 图e 为 图E 的子图。当 图E 为有向图时，需要区分箭头是否同向。
2、无向完全图和有向完全图
某无向图E 中的任意两个节点之间都有连接线称为无向完全图；
某有向图E 中的任意两个节点之间都有连接线（必须有双向的箭头）称为有向完全图。
3、稀疏图和稠密图
某图E 中有很少的边，称为稀疏图；相反为稠密图。
4、权和网
某图E 中的边都有标记表示某种意义的值，用来表示节点距离或耗费，该值称为权，该图也称为网。
5、邻接点
某无向图E 中一个边连接的两个节点（v1，v2），则称v1，v2为邻接点。
6、度、入度、出度
某无向图E 中某个节点连接的边的总数称的度；
某有向图E 中指向某个节点的边的数量称为入度；
某有向图E 中某个节点向外指出的边的数量称为出度。
7、路径和路径长度
某图E 中任意两个节点间组成一条路径的节点的集合（v1，v2，v3...）称为路径；
某图E 中任意两个节点间组成一条路径的边的数量称为路径长度。
8、回路或环
某图E 中第一个节点和最后一个节点相同称为回路或环。
9、简单路径、简单回路、简单环
除了第一个顶点和最后一个顶点相同外，其他的顶点不存在相同的路径，称为简单回路，也就是简单环。
10、连通、连通图和连通分量
某无向图E 任意两个顶点都有路径能够表示，则说明该图是连通的，也称为连通图；
某无向图E（由n图组成） 不能达到任意两个顶点都有路径能够表示，则不具有连通关系，这n个图都称为连通分量。
11、强连通图和强连通分量
某有向图E 任意两个顶点都有路径能够表示，则说明该图是连通的，也称为强连通图；
某有向图E（由n图组成） 不能达到任意两个顶点都有路径能够表示，则不具有连通关系，这n个图都称为强连通分量。
