图神经网络实战（2）——图论基础_图神经网络和图论

0. 前言

图论 (Graph theory) 是数学的一个基本分支，涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示，有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建模和分析现实问题的工具，如交通系统、社交网络和互联网等。
在本节中，将介绍图论的基本原理，主要涉及三个方面：图属性、图概念和图算法。首先，我们将定义图及其组成部分；然后，我们将介绍不同类型的图，并分析它们的属性和应用。接下来，我们将介绍基本的图概念，包括邻接矩阵等；最后，将深入介绍图算法，重点包括广度优先搜索 (breadth-first search, BFS) 和深度优先搜索 (depth-first search, DFS)。

1. 图属性

在图论中，图 (Graph) 是一种数学结构，由一组对象(称为顶点或节点)和一组连接顶点对的连接(称为边)组成。使用符号 G = ( V , E ) G = (V,E)