文章目录：
6.图
6.1 基本概念
6.2 图的存储
6.2.1 邻接矩阵
6.2.2 邻接表
6.3 图的遍历
6.4 拓扑排序
上图的拓扑排序序列除了这四种，还有：01246357、02146357。可见，对于同一张图的拓扑序列是不唯一的！！！
6.5 最小生成树
6.5.1 普里姆算法（以顶点为中心，适合稠密图）
我们首先从顶点A出发，找到与A相连的所有边的最小值，即A→B：100，将这条边加进来，此时最小生成树中有A、B两个结点；之后，我们再将与A、B两个结点相连的所有边中的最小值加进来，可以看到应该是A→E：200，此时最小生成树中有A、B、E三个结点；不断重复上述这样的步骤，直到遍历图中的所有结点，最终得到的就是普里姆算法的最小生成树。
（注意：求解最小生成树的过程中，一定不能产生环路！！！例如上图中，当我们将结点F和D都加进来之后，下来要寻找与这些结点相连的所有边中的最小值，可以看到F→B：300，D→C：300，但是如果我们选择F→B这条路径，那么就产生了环路：A→F→B→A，这是错误的！！！所以只能选择D→C）（图中的1、2、3、4、5表示加入这条边的顺序，冒号后面的是对应边的具体值）
6.5.2 克鲁斯卡尔算法（以边为中心，适合稀疏图）
我们纵观图中的所有边，首先选出最小的一条边，也就是A→B：100，此时最小生成树中有A、B两个结点；之后再从图中找出值最小的边，可以看到有两条A→E：200、F→D：200，加进来这两条边之后，并没有产生环路的现象，所以可以加入，此时最小生成树中有A、B、E、F、D这些结点；接下来，继续寻找值最小的边，应该时A→F：250，将其加入；最后因为不能产生环路，所以只能添加值最小的边D→C：300。至此，已遍历全图的顶点。（图中的1、2、3、4表示加入这条边的顺序，冒号后面的是对应边的具体值）
7.排序与查找
7.1 查找
7.1.1 顺序查找与二分查找
我们看上面这个例题，使用二分查找关键字17，具体过程如下：👇👇👇
①
=6，所以定位到数组下标为6的元素的位置，比较得17＜18，可知关键字在前半部分[1，5]。
②
③
④此时二分查找的区间只剩一个元素，即第五个元素17，比较得17=17，所以查找成功。（一共进行了4次比较）
二分查找在查找成功时，关键字得比较次数最多为：
7.1.2 散列表
7.2 排序
7.2.1 直接插入排序
7.2.2 希尔排序
7.2.3 简单选择排序
7.2.4 堆排序
7.2.5 冒泡排序
7.2.6 快速排序
7.2.7 归并排序
7.2.8 基数排序
7.2.9 排序算法的时间复杂度、空间复杂度及稳定性
8.算法
8.1 算法的特性
8.2 算法的时间复杂度和空间复杂度
