简要的做一些记录，还有一些没看懂的地方先标记着以后再重新回过头来看。
22.1 图的表示
图的两种表示方法：
1、邻接表
优点：邻接表表示法稍作修改，就能支持其他多种图的变体，因而有很强的适应性。
缺点：如果要确定图中某条边是否存在，只能在顶点u的邻接表中搜索v，除此之外，没有其他更快的方法。
2、邻接矩阵
优点：简单明了，在图较小时，更多采用邻接矩阵来表示；
若图不是加权图，在存储邻接矩阵的每一个元素时，可以只用一个二进位，而不必用一个字的空间。
缺点：
特点：一个图的邻接矩阵表示需要占用Θ（v2）的存储空间，它与图中的边数多少是无关的。
22.2 广度优先搜索
相关：Prim最小生成树算法和Dijkstra单源最短路径算法
该算法之所以称为广度优先搜索，是因为它始终是将已发现和未发现顶点之间的边界，沿其广度方向向外扩展。
为了记录搜索的轨迹，广度优先搜索将每个顶点都着色为白色、灰色或黑色。算法开始时，所有的顶点都是白色，随着搜索的进行，各顶点会逐渐变成灰色，然后成为黑色。
队列Q来管理所有的灰色顶点
注：1、d[u]表示顶点u到源顶点s的距离
运行时间分析：广度优先搜索的运行时间是图G的邻接表大小的一个线性函数。
最短路径：广度优先搜索可以得到从已知源顶点到每个可达顶点的距离，其实也就是最短距离。
具体的证明暂时看不懂，就先略了。
广度优先树
22.3 深度优先搜索
深度优先搜索和广度优先搜索有很多相同的地方，比如说他也是把每个节点都标记成三种颜色（白，灰，黑），而且其涂色的规则也基本相同等。
但是，不同的是，深度优先搜索产生的先辈子图有多棵树构成，因此，形成了一个由多棵树构成的森林。
有两个时间戳：第一个是第一次被访问到变灰色的时间；
第二个是第一次被访问到变黑色的时间。
后面还有像：括号定理，后裔区间嵌套以及白色路径定理，暂时还没看懂，先放着吧。
记得有人告诉我，理解深搜之前，必须要深刻地理解递归的精髓，在我做深搜之前，我看了模板代码之后，我认为他和递归回溯没有区别，但是，现在看来还是有一定的区别和联系，深搜则是建立在递归和回溯的基础之上，加上了判定，标记，循环等，这更象是递归和回溯的集成和封装，呵呵，这也只是个人浅薄的理解，如有不正确的地方请帮我及时指出！
深搜虽然没有用到栈，但实际上可以把他看成是模拟，因为回溯也是一个返回之前状态的过程，而深搜就显而易见是一个队列的模式进行搜索。
深搜不一定能够找到离起始点最短的路径，但深搜可以（如果存在的话），而且，对于某个问题，深搜不是万能的，广搜则是万能的。两种搜索各有所长，各有所短，具体问题具体分析，能够找到一个适合的方式去解题才是最关键。