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知识总览：
常考邻接矩阵+邻接表
Adjacent判断是否存在边：
无向图：
比如要确定是否存在边<B,D>或(B,D)对于邻接矩阵来说，直接确定B所在行+D所在列对应值是0还是1,0代表无边，1代表有边，即时间复杂度为O(1)，对于邻接表来说，要确定B节点下的边节点信息中是否有D节点，即和B节点邻接的最多的边节点有|v-1|个(顶点数-1)，即最差情况要遍历|v-1|次，即时间复杂度O(|v-1|)最好情况遍历第一个边节点就找到D节点即时间复杂度O(1)
Neighbours列出图G中与节点x邻接的边：
无向图：
邻接矩阵：遍历x节点所在行和所在列所有值为1的即为邻接的边，要遍历顶点个数数量元素即时间复杂度为O(V)
邻接表：只需遍历这个节点下的边节点，该节点下有几个边节点则要遍历多少次，即最好的时间复杂度为O(1)没边节点或者只有1个边节点，另外就是有v-1个边节点，即O(v)时间复杂度
有向图：
邻接矩阵遍历x节点出边，只需遍历x节点所在行的节点，即数量v，遍历x节点入边，只需遍历x节点所在列节点，即数量v，则时间复杂度为O(v)
邻接表遍历x节点出边，只需遍历该节点下的边节点数量，最好O(1),最坏O(v)遍历x节点入边要遍历所有节点的边节点，看哪些节点下的边节点有x节点，即最坏要遍历顶点O(E)
InsertVertex在图G中插入一个顶点x
邻接矩阵：在保存这些顶点的数组的末尾的空白位置写入顶点x，在邻接矩阵中写入的x的新的行和新的列就可以表示x和其他节点的关系，一般这个关系在邻接矩阵初始化的时候就做好了，所以插入新顶点的开销一般是在写入顶点信息，因为是在数组末尾写入，所以时间开销为O(1)
邻接表：也是在保存这些顶点的数组末尾加上新节点，因为新节点开始没有连任何的边，所以first指针指向为^即null ，因此也是O(1)时间复杂度
DeleteVertex从图中删除顶点x
无向图：
邻接矩阵：删除x顶点之后，要把x节点所在行和所在列的数据都变成0(不实际删除邻接矩阵行列数据)，并且把顶点信息中的结构体一维数组加个bool类型的变量，来表示是否是空节点，即在删除x节点之后，把该节点设为1即可，因为只需修改邻接矩阵一行+一列数据，所以只需在O(v)时间完成(实际需要v-1时间+v-1时间，综合2v-2时间，即为O(v)时间，修改结构体因为是数组用O(1)就行，所以综合需要O(v)时间复杂度)
邻接表：删除x顶点之后，要删除x顶点下所有的边节点，还要删除其他节点下的边节点中有x的，最好情况是x顶点没有和其他节点相邻，即只需O(1)时间复杂度，最坏情况，x顶点和其他所有节点相邻，且都放在其他节点的边节点最后一个位置，则需要遍历所有边的信息，即最坏的时间复杂度O(|E|)（听不懂，咋就跟边有关系了？？）
有向图：
邻接矩阵和无向图同
邻接表：删除入边，删除x顶点下的所有的边节点，则要看变节点数量，最好没有或只有1个边节点，则时间复杂度O(1)，最坏有v-1个边节点，则最坏O(v-1)=O(v)，删除入边，则要遍历所有边节点，最坏时间复杂度为O(|E|)
AddEdge增加一条边
无向图：
邻接矩阵：只需O(1)时间复杂度，只需改下邻接矩阵中坐标的值就行吧？
邻接表：如增加C->E边，需要在C节点和E节点的边节点中都增加E、C节点，如果使用头插法，只需O(1)时间复杂度，使用尾插法，就分别遍历C、E节点下所有边节点的数量，只需O(v)时间复杂度
有向图：
邻接矩阵：上同无向图
邻接表：上同无向图
FirstNeighbor找到第一个邻接点
无向图：
邻接矩阵：找到x节点所在行的第一个值为1的节点就是邻接点，最好的情况是第一个节点就是1，即O(1)时间复杂度，最坏情况是最后一个节点是1即要遍历v-1个节点，即O(v)时间复杂度
邻接表：找到x节点下的第一个边节点即为第一个邻接点，即O(1)时间复杂度
有向图：
邻接矩阵：找出边扫描行，找入边扫描列，都是找值为1的节点，即最坏的都为O(v)，最好的为O(1)，即第一个节点找的就是值为1的节点即为第一个邻接点
邻接表：找出边直接找x节点下的第一个边节点，即时间复杂度为O(1)，找入边要遍历所有边的信息，即遍历其他节点下的所有边节点，可能遍历其他边的时候遍历的第一个边的边节点就是x节点，即最好时间复杂度为O(1)，最坏是遍历完所有的边节点也没有找到x节点，即最坏时间复杂度为O(|E|)
知识回顾：
未完待续。。。。。。。