邻接表-数组实现+深搜广搜（超详细）

图的邻接表存储与访问数组实现算法分析

图的存储结构有两种，基于数组的邻接矩阵存储和基于链表的邻接表存储。邻接矩阵存储比较容易实现，但需要很大的内存来存储，访问的时间复杂度高。基于链表的邻接表时间复杂度和空间复杂度比前者要小，但是难于实现。邻接表的数组实现方法综和了以上两种存储方法的优点，在时间复杂度和空间杂度上更优，并且易于理解和实现。

图的邻接矩阵存储，时间复杂度为o（n^{2),n是图中结点的个数，邻接表的时间复杂度是o（m）,m是图边的个数。在最坏的情况下m=（n）*（n-1），但通常图的边远远小于n}2,所以时间复杂度比邻接矩阵要优很多。
2.邻接表的数组实现
2.1算法思想
说明：
图上有n个顶点，m条边。每条边都有一个头顶点和尾顶点。头顶点指向此边，尾顶点指向此边的下一条边,如图一所示，边AB是一条以顶点A为头顶点，以顶点B为尾顶点的边。

实现此算法，首先要借助一个结构体SIDE来存储图中边的信息，内部包含tailNode、nextSide、weight。tailNode表示尾顶点；nextSide表示为有同一头顶点的下一条边的位置，此位置为记录边的结构体edge数组的下标；Weight在带权图中表示一条边的权值，可根据情景加或不加。在图一中，顶点A是AB、AD的头顶点，边AB的结构体中的nextSide可表示为边AD所在的下标位置，tailNode为顶点B。对应的AB边所在的位置由顶点A指出。
此处需要一个head数组，来存储其位置。它的作用是存储头顶点指向的第一条边的下标位置。那么A顶点所指向的第二条边的位置就由第一条边的nextSide指出，以此类推。
具体实现过程：
先输入顶点个数，边的个数，再将head数组赋初值为-1，表示图中的每一个顶点指向的边都为空。然后再输入每一条边头尾顶点。根据头尾顶点创建边，将边信息存于edeg结构体数组中。具体做法为：实现CreateABoundary函