在软件设计师的备考过程中，数据结构与算法中的图知识点是至关重要的一部分。扎实掌握这部分内容，对于顺利通过考试有着关键作用。
首先，我们来了解一下图的基本概念。图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。顶点可以表示各种对象，而边则表示顶点之间的关系。
接下来是图的存储结构。常见的有两种：
1. 邻接矩阵：用一个二维数组来表示图中顶点之间的关系。如果顶点 i 到顶点 j 有边相连，则数组中对应的位置值为 1（或边的权值），否则为 0 。这种存储结构的优点是直观、简单，判断两个顶点之间是否有边的时间复杂度为 O(1) 。但对于稀疏图，会浪费大量的存储空间。
学习方法：通过实际案例画出邻接矩阵，加深理解其存储方式，并多做一些判断顶点间是否有边以及计算边权值的问题。
- 邻接表：每个顶点对应一个链表，链表中存储与该顶点相邻的顶点。这种存储结构适合表示稀疏图，能够节省存储空间。
学习方法：自己动手构建一些图的邻接表，熟悉其操作和特点。
图的遍历也是重点内容：
1. 深度优先搜索（DFS）：从起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深地访问顶点，直到无法继续，然后回溯。
学习方法：通过模拟遍历过程，手写遍历顺序，理解递归和栈在其中的作用。
- 广度优先搜索（BFS）：从起始顶点开始，逐层访问其周围的顶点。
学习方法：借助队列的概念，模拟广度优先搜索的过程，多做练习题来巩固。
此外，还有几个重要的算法需要掌握：
1. 最短路径算法：常见的有 Dijkstra 算法和 Floyd 算法。Dijkstra 算法适用于单源最短路径问题，Floyd 算法可求解任意两点之间的最短路径。
学习方法：理解算法的原理，通过画图和实例来推导算法的执行过程。
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最小生成树算法：Prim 算法和 Kruskal 算法是常用的两种。Prim 算法从一个顶点开始逐步构建最小生成树，Kruskal 算法则按照边的权值从小到大依次选择。
学习方法：对比两种算法的异同，通过练习题掌握其应用场景。 -
拓扑排序算法：用于有向无环图的顶点排序。
学习方法：理解拓扑排序的条件和步骤，通过实际例子进行练习。
总之，在强化阶段备考图的知识点时，要注重理解概念，多做练习题，通过实际操作和案例来加深对各种算法和存储结构的掌握，从而提高解题能力和应试水平。
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