Какие методы существуют для эффективного решения задач на смежность вершин в графах?

Некоторые методы для эффективного решения задач на смежность вершин в графах:

• Матрицы смежности. nuancesprog.ru Граф представляется в виде двумерной матрицы, где количество вершин равно количеству рёбер. nuancesprog.ru Матрицы смежности применяют, когда граф плотный. nuancesprog.ru
• Списки смежности. nuancesprog.ru Для каждой вершины создают список соседей, а затем помещают все эти списки в другой список. nuancesprog.ru Списки смежности используют, когда в графе небольшое количество рёбер, то есть граф разрежённый. nuancesprog.ru
• Поиск в глубину. nuancesprog.ru Один из базовых алгоритмов на графах, применяется для поиска расстояния от одной вершины до других вершин в графе. nuancesprog.ru Алгоритм помечает каждую вершину в графе одной из двух меток: посещённая или не посещённая. nuancesprog.ru
• Поиск в ширину. nuancesprog.ru Похож на поиск в глубину, но вместо того, чтобы спускаться вниз по ветви графа или дерева, алгоритм проходит каждый уровень. nuancesprog.ru
• Алгоритм Флойда. lisiynos.github.io Позволяет найти кратчайшие пути между всеми парами вершин, может работать с рёбрами отрицательного веса. lisiynos.github.io Алгоритм последовательно изменяет матрицу смежности, превращая её в матрицу кратчайших путей. lisiynos.github.io
• Алгоритм Дейкстры. cs.mipt.ru lisiynos.github.io Предназначен для нахождения кратчайших путей от одной вершины до всех остальных в ориентированном взвешенном графе, при условии, что все рёбра в графе имеют неотрицательные веса. cs.mipt.ru