利用python（networkx库）画带权&不带权有向图、无向图效果展示分段代码全部源代码：传送门
当我们处理完几百几千乃至上万的图论数据后总是不可避免地要对数据进行数据可视化等的分析
，甚至要在画好图的基础上进行一些上层修改，增加连线，高亮特殊点和路径。比如说在Dijks-
tra和 Floyd算法的时候，为了体现出它们的区别（Dijkstra是以起始点为中心向外扩散层层
遍历得到迷宫式推 进最短路径，而 Floyd是考虑i，j之间分为的过点和不过点分类求最小的
在实现稀疏图的时候，邻接矩阵会使用大量空间用来表示两个顶点没有邻接关系，但是实际使用时我们更关注有邻接关系的顶点，所以为了避免这个问题，可以使用邻接表来实现图，也就是使用链表来表示顶点间的连接关系
图的邻接表实现
import numpy as np
class ArcNode:
""" 弧结点 """
def __init__(self, adj_vex, next_arc, info):
self.adj_vex = adj_vex
#-----------------------------------------------------------------------
# graph.py
# 图的数据结构，以邻接表的方式存储结点
#-----------------------------------------------------------------------
im...
### 回答1：
邻接表是一种图的存储结构，它将每个顶点的所有邻接点存储在一个链表中。对于无向图，我们可以使用邻接表来存储它。邻接表的每个节点表示一个顶点，它的链表存储了与该顶点相邻的所有顶点。
要判断无向图是否连通，我们可以使用深度优先搜索或广度优先搜索算法。具体来说，我们可以从任意一个顶点开始，使用深度优先搜索或广度优先搜索遍历整个图，如果遍历到的所有顶点都能够被访问到，那么该图就是连通的。
在邻接表中，我们可以使用一个布尔数组来记录每个顶点是否被访问过。在遍历过程中，每当访问一个顶点时，我们将其标记为已访问，并将其所有邻接点加入遍历队列或栈中。当遍历完成后，如果所有顶点都被标记为已访问，那么该图就是连通的。
综上所述，我们可以使用邻接表存储结构来判断无向图是否连通，具体实现可以使用深度优先搜索或广度优先搜索算法。
### 回答2：
邻接表是一种常见的图的存储方式，可以用来表示无向图。使用邻接表存储无向图时，我们可以将每个节点表示为一个链表，该链表包含了与该节点直接相连的所有节点。因此，邻接表可以非常容易地表示无向图中所有的节点和边。
判断无向图是否连通的方式是使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。我们可以从有任意一点开始，遍历该点能够到达的所有点，并将所有遍历到的点打上标记，表示这些点已经被访问过了。然后再从所有未被访问过的点开始遍历，直到所有点都被访问过为止。如果所有的点都能被访问到，那么这个无向图就是连通的。
下面是具体步骤：
1. 建立邻接表的存储结构，其中每个节点包含了和它相连的所有节点。
2. 随意选择一个未被访问的节点作为起点，使用 DFS 或 BFS 遍历该节点能够到达的所有节点，并将这些节点打上标记。
3. 遍历所有未被访问的节点，如果存在任意一个节点没有被访问到，则说明这个无向图不是连通的。
4. 如果所有的节点都被访问到了，那么说明这个无向图是连通的。
下面是使用 Python 代码实现的例子：
class Node:
def __init__(self, node):
self.node = node
self.neighbors = []
def add_edge(self, neighbor):
self.neighbors.append(neighbor)
neighbor.neighbors.append(self)
class Graph:
def __init__(self):
self.nodes = []
def dfs(self, node, visited):
visited.add(node)
for neighbor in node.neighbors:
if neighbor not in visited:
self.dfs(neighbor, visited)
def is_connected(self):
if len(self.nodes) == 0:
return True
visited = set()
self.dfs(self.nodes[0], visited)
return len(visited) == len(self.nodes)
以上代码是使用邻接表存储无向图，并使用 DFS 判断无向图是否连通。如果想使用 BFS 判断无向图是否连通，只需要将代码中的 `dfs` 函数替换为 BFS 即可。
### 回答3：
邻接表是一种常用的图的存储结构，它将每个顶点与其所有相邻的顶点用链表进行连接，并将这个链表存储在该顶点的相关信息中。使用邻接表存储无向图时，每个顶点的链表中存储与该顶点相邻的顶点，这些顶点可以互相到达，从而形成一条无向边。
判断无向图是否连通的基本思路是：从图中任选一个顶点作为起点，遍历图中所有的顶点，如果可以到达所有的顶点，则该图为连通图，否则为非连通图。
具体实现可以采用深度优先搜索或广度优先搜索算法，以深度优先搜索为例，假设需要判断的无向图已经用邻接表存储，可以按照以下步骤进行：
1. 从图中任选一个顶点作为起点，将该顶点标记为已访问。
2. 对该顶点的所有相邻顶点进行遍历，如果相邻顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其加入遍历队列。
3. 从队列中弹出下一顶点，将该顶点的所有相邻顶点进行遍历，如果相邻顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其加入遍历队列。
4. 重复步骤3，直到队列为空。
如果在以上遍历过程中访问了所有顶点，则说明该无向图是连通图，否则为非连通图。
对于邻接表存储无向图进行判断是否连通，时间复杂度为O(n+m)，其中n为顶点数，m为边数。因为每个顶点的邻接表需要遍历一次，所以时间复杂度与顶点数和边数的总和成正比。
