以前的理解

以前对感恩的理解还比较肤浅，就是你对我好，我也对你好。是对别人给予的帮助的一种回应，再说说直白一点，就是表达自己的感谢之情，心里少一些亏欠（因为别人帮助了自己嘛）。也可以说是感激之情。

一次感悟

最近突悟出一些东西，是在我开车等红灯的时候。家附近的一家商场，出了停车场就是红绿灯，经常会遇到红灯的情况，比较烦躁。感觉10次得有8次都是红灯，每次等红灯的时候脑子只会蹦出一个句怎么总是红灯🔴。

情况

根据官方教程，使用离线安装脚本进行安装。

安装后实际上在 /opt/halo 下运行的一个 Docker 的实例，实际是从 Nginx 反向代理出去的。

如果你和我的情况，那么就可以往后看（我使用的是 linux 系统）

最近用 AI 来改造代码和框架，我在 Review 的时候，发现自己屎山变高级了，或者说屎山上多了一块扎眼的金子。

本来是非常简单、没有太多复用、只有一两个页面在用的逻辑，现在不光要写Schema 配置、设计字典、抽离业务函数、还要有一个函数做校验、解析字典并吐出最终规则。

在 Review 的时候看的云里雾里，写的真好，但好像不适合我，把清爽的屎山镀上了金，即不清爽了但却还是屎山。

我在 Review 的时候就在想，是变高级了？还是更难以理解了。看来在初期让 AI 充分的理解项目风格、包括自己的代码习惯都需要严格的写到 MD 里面去，否则真的会跑偏。

从上次写博客到现在好久了，Hexo 博客系统好像也不这么流行了，其实主要是没有写作后台，2026年在 AI 的帮助下，从新迁移这套主题到更流行的 Halo 博客系统，希望能够继续博客的写作。

不过从今年起，这个博客可能不只有精雕细琢的大作，也有一些碎碎念、吐槽以及个人观点。先记录下来，比什么都重要。18年到26年，转瞬即逝...

岁月不饶人，我也没过饶岁月。2026 加油 💪 ！

引入

我们知道如何构建一个图的数据结构，那么现在，我们看看如何根据一棵图的图形，创建一张图到内存中去。

创建数据结构

#define MAX_VEX_NUM 50  //最大的容量暂定为50
typedef enum {DG, UDG} GraphType;  //选择有向图还是无向图
typedef struct {
    char vexs[MAX_VEX_NUM];  //一维数组存储顶点
    int arcs[MAX_VEX_NUM][MAX_VEX_NUM];   //二维数组（邻接矩阵）存储边
    int vexnum, arcnum;  //记录顶点的数量和边的数量，等下用作循环判断条件
    GraphType type;  //记录图得类型
} MGraph;

数据结构中

• 记录顶点的数量和边的数量，等下用作循环判断条件
• 记录图得类型，等下用于写入矩阵

引入

学了那么多图的知识，是时候动手设计一下图的存储结构了，图跟线性表、树有那么大得差别，所以图的数据结构要复杂很多。

思考

我们先回忆一下线性表和树得存储结构

• **线性表：**一对一的关系，用数组和链表就能很好的表示。
• **树：**一对多得关系，用数组和链表得特性结合在一起就可以很好的表示。

那么图呢？

• 图上的任意一个顶点都可以是第一个顶点，谁开始都行。
• 任意一个顶点的邻接点也不存在次序关系，多对多，大家都一样。

我们观察下面的四张图

引入

前面我们基本讲了什么是图结构，以及顶点、边和弧之间不同状态的特殊图结构，我们今天继续，看看这些顶点、边和弧之间的关系。

关系

我们来讲讲顶点和边的一些关系

顶点和边的关系

我们说，如果存在一个无向图，G（V，E）

• 图中的两个顶点构成的边$(V1 , V2)\in E$属于 E 的集合
• 那么我们就说 V1 和 V2 互为邻接点（Adjacent）
• 也就说明 V1 和 V2 相邻接，不是连接！。
• 对于边(V1 , V2)来说
• 边(V1 , V2)依附（Incident）于 顶点 V1和 V2
• 也可以说边(V1 , V2)与顶点 V1 、V2 相关联

无向图中的度

引入

终于，我们迎来了新的数据结构，图结构。之前的线性表，主要是一对一的关系，一个元素和另一个元素的关系。树结构，主要层与层之间一对多的关系，即一个结点可以有 N 个子树，N 个子树也只对应一个双亲结点。那么大家也应该猜到了，图解决的是多对多的数据关系。

图的定义

（顶点1有一个环的图结构）

**图（Graph）：**是有顶点的又穷非空集合和顶点之间的边集合组成。

• 通常表示为G（V，E）
• G 是一个图
• V 是图 G 中顶点的集合
• E 是图 G 中边的集合。

未完待续…

未完待续…