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企业网站脚本语言,app和网站开发区别,envato wordpress toolkit,365建设网站文章目录 第1章 图论基础：古老数学的现代逆袭 1.1 图论简史与核心思想：从“七桥问题”到“万物互联” 1.2 图的基本构成：3个要素搞定“关系建模” 1.3 图的类型：4种常见类型，覆盖不同场景 1.3.1 无向图：关系是“双向的” 1.3.2 有向图：关系是“单向的” 1.3.3 属性图：带…文章目录第1章 图论基础：古老数学的现代逆袭1.1 图论简史与核心思想：从“七桥问题”到“万物互联”1.2 图的基本构成：3个要素搞定“关系建模”1.3 图的类型：4种常见类型，覆盖不同场景1.3.1 无向图：关系是“双向的”1.3.2 有向图：关系是“单向的”1.3.3 属性图：带“标签”的图（最常用）1.3.4 超图：一条边能连多个节点1.4 关键概念：5个核心术语，读懂图的“底层逻辑”1.4.1 路径：从A到B的“路线”1.4.2 环：绕一圈又回到起点的“回路”1.4.3 连通性：节点之间“能不能到达”1.4.4 度数：节点的“受欢迎程度”1.4.5 中心性：节点的“重要性排名”1.5 为什么图能更好地表示关联关系？答案就3个字：更直观1. 找关系更快：不用“翻多本相册”2. 适应变化：新增关系不用“改表格”3. 处理复杂关系：能搞定“多人组队”4. 能看到“隐藏关系”：像看“家庭关系网”一样前沿佐证：图是AI的“关系大脑”本章小结：记住1个核心，搞定图论基础第1章 图论基础：古老数学的现代逆袭引言：提到“图论”，你可能会想到课本里枯燥的公式和定理？但其实它早就渗透到我们生活的方方面面——刷抖音时的精准推荐、查快递时的最优配送路线、银行识别诈骗分子的资金流向分析，背后都有图论的影子。这门诞生于300多年前的古老数学，如今靠着“精准描述关系”的核心能力，成了构建智能数据应用的“顶流技术基石”。今天咱们就用“说人话”的方式，把图论的基础逻辑、核心概念讲明白，再聊聊它在当下前沿领域的玩法，为后续学习图数据库和知识图谱铺好路～1.1 图论简史与核心思想：从“七桥问题”到“万物互联”图论的诞生特别有戏剧性，起源于一个“散步难题”。1736年，普鲁士的柯尼斯堡市有7座桥，连接着4块陆地。当地人总在讨论：能不能一次走完7座桥，每座桥只走一次，最后回到起点？这个看似简单的问题，难住了所有人。后来瑞士数学家欧拉听说了这个问题，没有亲自去桥上走，而是画了一张“简化图”——把4块陆地改成4个“圆点”（也就是后来的“节点”），把7座桥改成连接圆点的“线条”（也就是后来的“边”）。通过分析这张图，欧拉很快得出结论：不可能完成这样的散步。这就是图论的起点，也奠定了它的核心思想：忽略事物的具体样子，只抓“谁和谁有关系”。在那之后的200多年里，图论一直是数学家的“玩具”，直到互联网时代到来才彻底“出圈”。比如万维网的网页和链接、社交软件的用户和好友关系、物流网络的仓库和路线，本质上都是欧拉当年画的“圆点+线条”的升级版。前沿小科普：现在最火的大语言模型（比如GPT、文心一言），也在偷偷用图论。它们会把“猫”“狗”“动物”这些概念做成“节点”，用“属于”“天敌”这些关系做成“边”（也就是知识图谱），这样回答问题时就不会犯“猫是植物”的低级错误。相当于给AI装了一套“关系导航系统”～1.2 图的基本构成：3个要素搞定“关系建模”图的结构其实超简单，核心就3个部分：节点、边、属性。咱们用“社交网络”举个例子，一下子就能懂：节点：就是图里的“圆点”，代表现实中的“具体东西”。比如微信里的你、你的好友，电商平台里的手机、衣服，都是“节点”。你可以把节点想象成“人的名字”，是区分不同实体的标识。边：就是连接节点的“线条”，代表“关系”。比如你和好友之间的“好友关系”、你和购买的手机之间的“购买关系”、手机和品牌之间的“从属关系”。边是图的灵魂——没有边，节点就是孤立的“信息孤岛”。属性：就是给节点和边加的“补充说明”。比如你