设点数为n,边数为m
方法：使用一个二维数组 adj 来存边，其中 adj[u][v] 为 1 表示存在 u到 v的边，为 0 表示不存在。如果是带边权的图，可以在 adj[u][v] 中存储u到v的边的边权。
复杂度:
查询是否存在某条边：\(O(1)\)
遍历一个点的所有出边：\(O(n)\)
遍历整张图：\(O(n^2)\)
空间复杂度：\(O(n^2)\)
方法：使用一个支持动态增加元素的数据结构构成的数组，如 vector< int> adj[n + 1] 来存边，其中 adj[u] 存储的是点u的所有出边的相关信息（终点、边权等）；
查询是否存在u到v的边：\(O(d^+(u))\)（如果事先进行了排序就可以使用二分查找做到\(O(log(d^+(u)))\) ）。
遍历点u的所有出边：\(O(d^+(u))\)。
遍历整张图：O(n+m)。
空间复杂度：O(m)。
方法：使用一个数组来存边，数组中的每个元素都包含一条边的起点与终点（带边权的图还包含边权）。（或者使用多个数组分别存起点，终点和边权。）
查询是否存在某条边：\(O(m)\)。
遍历一个点的所有出边：\(O(m)\)。
遍历整张图：\(O(nm)\)。
空间复杂度：\(O(m)\)。
由于直接存边的遍历效率低下，一般不用于遍历图。在Kruskal算法 中，由于需要将边按边权排序，需要直接存边
方法：本质是用数组模拟链表，主要有两个数组
复杂度：
代码板子：
基于上述的链式前向星实现
每次都尝试访问同一层的节点。 如果同一层都访问完了，再访问下一层。这样做BFS 算法找到的路径是从起点开始的最短合法路径。换言之，这条路所包含的边数最小。在 BFS 结束时，每个节点都是通过从起点到该点的最短路径访问的。
基于上述的链式前向星实现:
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