如何使用图算法，帮助我们理解和处理复杂的关系型数据

a  b  c  d  e
a   1  1  -  -  -
b   -  -  1  -  -
c   -  -  -  1  -
d   -  1  1  -  -

1  a ->  { a b }
2  b ->  { c }
3  c ->  { d }
4  d ->  { b c }

class AdjNode:
    """
    表示节点邻接表的 类
    """
    def __init__(self, data):
        """
        构造函数
        :参数数据 : 顶点
        """
        self.vertex = data
        self.next = None

class Graph:
    """
    图类 ADT
    """

    def __init__(self, vertices):
        """
        构造函数
        :param vertices : 图中的总顶点数
        """
        self.V = vertices
        self.graph = [None] * self.V

        # 在无向图中添加边的函数

    def add_edge(self, source, destination):
        """
        添加边缘
        :param source: 源顶点
        :param destination: 目标顶点
        """

        # 将节点添加到源节点
        node = AdjNode(destination)
        node.next = self.graph[source]
        self.graph[source] = node

        # 如果无向图，将源节点添加到目标节点
        
        # 故意注释这一行，方便理解
        #node = AdjNode(source)
        #node.next = self.graph[destination]
        #self.graph[destination] = node

    def print_graph(self):
        """
        打印图标的函数
        """
        for i in range(self.V):
            print("Adjacency list of vertex {}\n head".format(i), end="")
            temp = self.graph[i]
            while temp:
                print(" -> {}".format(temp.vertex), end="")
                temp = temp.next
            print(" \n")


# 主程序
if __name__ == "__main__":

    V = 5  # 顶点总数
    g = Graph(V)
    g.add_edge(0, 1)
    g.add_edge(0, 4)
    g.add_edge(1, 2)
    g.add_edge(1, 3)
    g.add_edge(1, 4)
    g.add_edge(2, 3)
    g.add_edge(3, 4)

    g.print_graph()

result = "02143" 
or
result = "01234"

def bfs(graph, source):
    """
    打印图的 BFS 的函数
    :param graph: 图表
    :param source: 起始顶点
    :return:
    """

    # 写你的代码
    pass

def bfs(my_graph, source):
    """
    打印图的 BFS 函数
    :param graph: 图表
    :param source: 起始顶点
    :return:
    """
    
    # 将所有的顶点标识为未访问过
    visited = [False] * (len(my_graph.graph))

    # 创建 BFS 队列
    queue = []

    # 结果字符串
    result = ""

    # 将源节点表示为 访问过并将其排入队列
    queue.append(source)
    visited[source] = True

    while queue:

        # 经一个顶点重队列中取出
        # 排队并打印
        source = queue.pop(0)
        result += str(source)

        # 取出相邻的顶点
        # 出对的顶点源，
        #如果一个相邻的还没有访问过，那么标记一下
        # 访问过并将其排入队列
        while my_graph.graph[source] is not None:
            data = my_graph.graph[source].vertex
            if not visited[data]:
                queue.append(data)
                visited[data] = True
            my_graph.graph[source] = my_graph.graph[source].next

    return result


# 主要测试上面的程序
if __name__ == "__main__":
    
    V = 5
    g = Graph(V)
    g.add_edge(0, 1)
    g.add_edge(0, 2)
    g.add_edge(1, 3)
    g.add_edge(1, 4)

    print(bfs(g, 0))

result = "01342" 
or
result = "02143"

def dfs(graph, source):
    """
    打印图的 DFS 的函数
    :param graph: 图表
    :param source: 起始顶点
    :return:
    """
    
    # 在这里写下你的代码!
    pass

def dfs(my_graph, source):
    """
    打印图的DFS的函数
    :param graph: 图表
    :param source: 起始顶点
    :return: 以字符串形式返回遍历结果
    """
    
    # 将所有顶点标记为未访问过
    visited = [False] * (len(my_graph.graph))

    # 创建 DFS 堆栈
    stack = []

    # 结果字符串
    result = ""

    # 拼接字符
    stack.append(source)

    while stack:

        # 从堆栈中弹出一个顶点
        source = stack.pop()
        
        if not visited[source]:
            result += str(source)
            visited[source] = True

        # 获取弹出顶点源的所有相邻顶点
        # 如果相邻的未必访问过，则将其压入
        while my_graph.graph[source] is not None:
            data = my_graph.graph[source].vertex
            if not visited[data]:
                stack.append(data)
            my_graph.graph[source] = my_graph.graph[source].next

    return result


# 主程序运行
if __name__ == "__main__":
    
    V = 5
    g = Graph(V)
    g.add_edge(0, 1)
    g.add_edge(0, 2)
    g.add_edge(1, 3)
    g.add_edge(1, 4)

    print(dfs(g, 0))

def remove_edge(graph, source, destination):
    """
    删除边缘函数
    :param graph: 图表
    :param source: 源顶点
    :param destination: 目标顶点
    """

    # 写代码
    pass