feat: add graph data structure

Author: chachaxw

basic_data_structure/graph/graph.cpp

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+/*
+ * @Author: Chacha
+ * @Date: 2021-03-07 22:08:23
+ * @Last Modified by: Chacha
+ * @Last Modified time: 2021-03-07 23:00:37
+ */
+
+/**
+ * 图是一种非线性数据结构，由【节点(定点) vertex】和【边 edge】组成，每条边连接一对定点。根据边的方向有无，
+ * 图可以分为【有向图】和【无向图】。
+ * 如 ./graph.png 所示，该无向图的 顶点 和 边 集合分别为：
+ * 1. 顶点集合：vertices = {1, 2, 3, 4, 5}
+ * 2. 边集合：edges = {{1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {1, 5}, {2, 4}, {3, 5}, {4, 5}}
+ *
+ * 表示图的方法有两种：
+ * 1. 邻接矩阵：使用数组 vertices 存储顶点，邻接矩阵 edges 存储边；edges[i][j] 代表节点 i+1 和 节点 j+1之间是否有边。
+ *          vertices=[1,2,3,4,5]
+ *
+ *              ⎡0  1  1  1  1⎤
+ *              ⎢1  0  0  1  0⎥
+ *      edges = ⎢1  0  0  0  1⎥
+ *              ⎢1  1  0  0  1⎥
+ *              ⎣1  0  1  1  0⎦
+ *
+ */
+
+// 代码表示上述数据结构​
+int vetices[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
+int edges[5][5] = {{0, 1, 1, 1, 1},
+                   {1, 0, 0, 1, 0},
+                   {1, 0, 0, 0, 1},
+                   {1, 1, 0, 0, 1},
+                   {1, 0, 1, 1, 0}};
+
+/**
+ * 2. 邻接表：使用数组 vetices 存储顶点，邻接表 edges 存储边。edges 为一个二维容器，第一维 i 代表顶点索引，
+ * 第二维 edges[i] 存储次顶点对应的边集合；例如 edges[0] = [1, 2, 3, 4] 代表 vertices[0] 的边集合为[1, 2, 3, 4]。
+ *         vertices=[1,2,3,4,5]
+ *
+ *              ⎡[1  2  3  4]⎤
+ *              ⎢[0  3]      ⎥
+ *      edges = ⎢[0  4]      ⎥
+ *              ⎢[0  1  4]   ⎥
+ *              ⎣[0 2 3]     ⎦
+ */
+
+int vertices1[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
+vector<vector<int>> edges1;
+
+vector<int> edge_1 = {1, 2, 3, 4};
+vector<int> edge_2 = {0, 3};
+vector<int> edge_3 = {0, 4};
+vector<int> edge_4 = {0, 1, 4};
+vector<int> edge_5 = {0, 2, 3};
+edges1.push_back(edge_1);
+edges1.push_back(edge_2);
+edges1.push_back(edge_3);
+edges1.push_back(edge_4);
+edges1.push_back(edge_5);
+
+/**
+ * 邻接矩阵 VS 邻接表 ：
+ * 邻接矩阵的大小只与节点数量有关，即 N^2，其中 N 为节点数量。因此，当边数量明显少于节点数量时，使用邻接矩阵存储图会造成较大的内存浪费。
+ * 因此，邻接矩阵 适合存储稠密图（顶点较少、边较多），邻接表 适合存储稀疏图（顶点较多、边较少）。
+ */