本文介绍了图数据结构在计算机科学中的应用，如网络分析和社交网络，并探讨了Python中两种常见的图实现方法：邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵通过二维数组表示节点关系，适用于小规模图；邻接表使用字典存储节点及其相邻节点，适合大规模图。文章提供了示例代码以帮助理解这两种实现方式。
图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。在计算机科学中，图是由节点（也称为顶点）和边组成的集合。节点表示对象，边表示节点之间的关系。图可以用于解决各种问题，例如网络分析、路径搜索和社交网络分析等。
在Python中，我们可以使用不同的方法来实现图。下面将介绍两种常见的图实现方法：邻接矩阵和邻接表。
- 邻接矩阵
邻接矩阵是最简单的图表示方法之一，它使用二维数组来表示节点之间的关系。矩阵的大小是节点的数量的平方，因此对于大型图来说，邻接矩阵可能会占用大量的内存空间。邻接矩阵的行和列分别表示图中的节点，矩阵中的元素表示边的存在与否。
下面是一个使用邻接矩阵实现图的示的示例代码：
class Graph:
def __init__(self, num_vertices):
self
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