在计算机科学中，图（Graph）是一种基本的数据结构，广泛应用于各类问题的建模和解决，如社交网络、路由算法等。在一个图中，节点代表对象，边则表示节点之间的关系或连接。路径是图中一条从一个节点到另一个节点的边序列，每条边指向序列中的下一个节点。本文将探讨如何通过不同的数据结构来表示和分析图的路径。
广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树和图的算法。它从起始节点开始，先访问所有相邻节点，然后对每个节点进行深度递归地继续探索其未被访问过的邻居。
深度优先搜索是一种遍历图的方法，它从一个选定的起始节点开始，在尽可能深地访问完当前分支的所有邻接点之后才回溯。
寻找图中从一个起始点到其他所有点之间的最短路径。适用于加权无环图（有向或无向）。
在社交网络中，用户可以看作图中的节点，而他们之间的关系则由边表示。通过BFS或DFS，我们可以识别出社区、找到核心人物等。
在网络路由中，路由器之间通过一系列的链路相连。使用Dijkstra算法可以帮助计算从源到目的的最佳路径，从而优化数据传输效率。
图作为一种强大的数据结构，在解决实际问题时展现了极大的灵活性和应用价值。不同的搜索策略适用于不同场景下的路径分析需求，选择合适的表示方法可以使复杂的问题变得简洁易懂。