我为双鱼狂

理解 Dijkstra 算法，可以想象将石头依次从桌子上提起来的场景，绷直的边就是最短的路径。比较难理解就是松弛操作，需要多思考一些。看来算法也是源于自然和生活啊（没有根据的猜测）！！！

使用 raise 方法替代 if-else 处理，是一种代码思路，目的是简化代码逻辑，提高方法的复用性。这里不赞同所有的 if-else 都能被 raise 替代，使用时也要考量实际的应用场景是否合适

所有的图都是有最短路径的，计算最短路径比较经典的应用场景就是路径规划。最短路径也有它自身的局限性，比如不能出现负权环等。这里先了解最短路径的概况，后面几期将分别介绍求最短路径的几个经典算法。

Kruskal 是求最小生成树的算法，本质就是依次将权值小的边不断并入最小生成树中。这期间可能会形成环，这里使用并查集的数据结构来避免形成环，这个点是非常巧妙的。

生成树是一种图的表现形式，它有个简单的规定，就是边的数量等于顶点的数量减一。在有权图中找到最小生成树在很多场景中被应用到。这里主要介绍一种获取最小生成树的方法，即 Prim。还有另外一种......

AOV 网是图的一种类型，本质是一个有向无环图。AOV 网的排序被称为拓扑排序，它的实现思路是卡恩算法。代码实现上要留意删除顶点的操作，这是一个很巧妙的处理方式。

图的遍历有两种方式，这两种方式和二叉树的层序遍历和前序遍历逻辑是一致的，在实现过程中使用到了队列和栈的数据结构。看本期文章相当于重温一下队列、栈和二叉树的遍历等知识。

本期通过实现图的接口函数，来进一步理解在代码中，图的结构是如何形成的，比如怎么定义边、如何定义顶点、如何定义边与顶点的连接关系等等。

实现图结构的方案大致为邻接矩阵和邻接表，本期就介绍一下这两个方案分别是什么。在最后会处理一下图的基本接口，以及顶点结构和边结构，为下期代码实现做准备。