graph refactored 一些带有adjlist和矩阵实现的基本图算法

在IT领域，图是一种重要的数据结构，用于表示对象之间的关系。探讨了名为graph-refactored的项目中，如何通过Java实现基本图算法，包括邻接列表和邻接矩阵这两种常用的表示方式。邻接列表是一种高效的数据结构，适用于稀疏图。每个顶点的相邻顶点都被存储在一个列表中，这种方法尤其节省空间。你可以参考图的邻接矩阵与邻接表来进一步了解如何在Java中使用ArrayList或LinkedList实现邻接列表。相较之下，邻接矩阵则适用于处理稠密图，其使用二维数组来表示顶点间的边。对于稠密图，这种方式更高效，但对于稀疏图，空间效率较低。如果你对邻接矩阵的实现感兴趣，可以参考邻接矩阵实现图了解更多细节。

在项目中，你将接触到几种常用的图算法。广度优先搜索（BFS）通过逐层遍历来访问所有可达节点，通常用于找到最短路径或判断节点间的连通性。更多信息请查阅图的邻接矩阵给定一个图输出它的邻接矩阵。相对的，深度优先搜索（DFS）则沿着图的深度方向递归地访问节点，常用于检测环路或进行拓扑排序，相关实现可以参考深度优先搜索邻接矩阵邻接表。

Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的算法，尤其适用于无负权重的加权图。Bellman-Ford算法则能够处理含有负权重边的图，保证找到从起点到所有节点的最短路径。想要了解更多算法实现的细节，你可以访问图的邻接矩阵实现。

项目还涉及了经典的最小生成树算法，如Kruskal算法和Prim算法。这些算法通过不同的方法找到连接所有节点的最小代价子集。关于这些算法的实现，建议参考邻接矩阵Prim算法和邻接矩阵Kruskal算法进行深入理解。