预计会有的算法有DFS，BFS，最短路径Dijskra，最小生成树算法Prim，Kruskal，拓扑排序，慢慢更新吧。这些应该都是基础，大学的数据结构内容应该不太会比这个多多少了，再复杂一点的算法我自己也不会了，慢慢学习了，在后面单独开文了。当然这些肯定不能是先复习一遍再写的，依然是能回忆/推导起来的算法，因为不难，所以甚至可能都没忘。代码部分虽然是C++版的，但是改成C语言非常快，只需要把new改成malloc就行了。
图的表示图的概念就不赘述了，应该一搜一大把，我再继续讲概念也没有意义。
从有没有方向对图分类，可以将图分为无向图和有向图。无向图可以视为有两条有向边——即既有从1到2方向的边，也有从2到1方向的边，其存储也可以按照这种方式。
图的表示有很多种，最常用的两种为邻接矩阵与邻接表。邻接矩阵存储了所有顶点到顶点之间的关系，其中有边相连记为1，无边相连记为0。例如对左边的无向图，其邻接矩阵的表示如图。
当然，如果边有权值，就把1记为权值即可；对于这种情况下，无边相连的两个顶点，则可以记为正无穷。记为0也是可以的，但是得注意每次遍历时得判断0是表示无边连接，而不是有权值为0的边。其表示如下：
struct MGraphNode{int mat[MAXN][MAXN];int v, e;};typedef struct MGraphNode MNode, *MGraph;这里的v，e分别记录的是顶点数与边数。
这里BB几句。在很久之前看完浙大的数据结构课并且完成作业之后，我的数据结构能力得到很大的充实。写出来的代码也比以前的trash好了不少。但是现在常常却陷于格式化的定势思维了，例如一棵树就一定想着用链式存储，其实这里是有很大误区的。数据结构本来就是很灵活的东西，如果需要什么信息加入，就存储哪些。存了之后也要考虑到使用是否方便。所以固定化思维是很不可取的。举个例子吧，这里的图中需要哪些信息，都可以往其中添加的。例如顶点数据，边的信息等等。
甚至来说，为了简便，直接一个int g[maxn][maxn]都能够代表一张图，只不过这种一般就只适合于做题时的小代码了，太不结构化也是不行的。
邻接表如上图，其实就是每个顶点记录与它相邻的点有哪些，构成一个链表。它的优点是省空间，只存储那些相连的边，而不像邻接矩阵存储了很多不相连的边（值为0），因此遍历也很方便省时间。当然也有坏处就是不能判断两条边是否直接相连。所以得看情况来使用邻接矩阵还是邻接表。
typedef struct AdjNode ANode, *Adj;struct AdjNode {int v, weight;Adj next;};struct LGraphNode {Adj list[MAXN];int v, e;};typedef struct LGraphNode LNode, * LGraph;
这是一个最简单的邻接表样例，上面的AdjNode表示邻接点节点，与链表的类似，v是相连的顶点，而weight则是两点之间边的权值了。下面的LGraphNode则是存储的图，有N个顶点的链表，v和e分别表示顶点数和边数。当然邻接表比邻接矩阵要丰富