图的知识
{{ select(1) }} 关于图的说法中，错误的是：
- 图可以没有任何顶点和边
- 图由顶点集和边集构成
- 图的边可以是无向的或有向的
- 顶点之间的关系可以通过邻接或关联来描述
{{ select(2) }} 在无向图中，顶点的“度”是指：
- 与它相关联的弧的数量
- 从该点出发的边的数量
- 与该点相邻的边的数量
- 指向该点的边的数量
{{ select(3) }} 在有向图中，顶点的“入度”指的是：
- 与该顶点相邻的所有边数
- 指向该顶点的边的数量
- 从该顶点出发的边的数量
- 所有边数减去出度
{{ select(4) }} 下列说法中，关于有向图的错误表述是：
- 有向图的边只能单向连接两个顶点
- 有向图中顶点可能没有入度也没有出度
- 有向图中度 = 入度 + 出度
- 有向图中所有边都是相互的
{{ select(5) }} 关于“子图”的定义，以下正确的是：
- 任意去掉一些边后所得的图
- 任意添加一些边所得的图
- 删除某些顶点（及其相关边）后得到的图
- 所有顶点都保留，边集是任意子集
{{ select(6) }} 两个图互为“补图”的充要条件是：
- 顶点集和边集完全一致
- 一个图是另一个图的子图
- 它们顶点集相同，边集互补
- 两图边数总和为偶数
{{ select(7) }} 下列关于“图”的定义描述中，正确的是：
- 图是树的一种特殊形式
- 图中任意两个顶点必须有边连接
- 图是一种点和点之间多对多关系的数据结构
- 图中边不能自环（即连接自身）
{{ select(8) }} 有向图中顶点 v 的“度”是：
- 入度减去出度
- 入度乘以出度
- 入度加出度
- 边总数除以顶点数
{{ select(9) }} 若有向图中共有 7 条边，则该图的总度数为：
- 7
- 14
- 无法确定
- 与顶点数有关
{{ select(10) }} 若某图 G 的邻接矩阵中有 A[i][j] = 1 且 A[j][i] = 0，则：
- G 是有向图
- G 是无向图
- G 是补图
- i 和 j 是同一个点
{{ select(11) }} 关于邻接表的说法正确的是：
- 每个边都单独存储一次
- 每个顶点存储与自己无关的边
- 适合稠密图
- 每个顶点存储与之相邻的边组成的链表
{{ select(12) }} 有一个无向图，共有 6 个顶点和 9 条边，则该图的总度数为：
- 9
- 18
- 6
- 12
{{ select(13) }} 若图 A 和图 B 有相同的顶点集，边集满足 E₁ ∪ E₂ 为全集，且 E₁ ∩ E₂ 为 ∅，则：
- A 和 B 是子图关系
- A 和 B 是补图关系
- A 是 B 的连通分量
- A 和 B 是有向图
{{ select(14) }} 若某图有 5 个顶点，最多有多少条无向边（无重边，无自环）？
- 5
- 10
- 15
- 20
{{ select(15) }} 在图的遍历算法中，若每次访问最早加入的数据，使用的是：
- 栈
- 队列
- 递归
- 优先队列
{{ select(16) }} 有向图和无向图的主要区别是：
- 有向图的边有方向
- 有向图没有点
- 无向图不能连接点
- 无向图边的方向更强
{{ select(17) }} 图的邻接矩阵是一种：
- 存图的图画
- 存储点编号的方法
- 存图的表格方法
- 存储边长的图纸
{{ select(18) }} 下列哪个是图的一种存储方式？
- 数组表
- 邻接矩阵
- 字符串表
- 文件表
{{ select(19) }} 图的“子图”是指：
- 把图全部复制一遍
- 随便画一个新图
- 从图中删掉一些顶点（及其相关边）后得到的图
- 把所有边变成点
{{ select(20) }} 在图中，“度”为 0 的点意味着：
- 它与其他点没有边连接
- 它是起点
- 它是终点
- 它是图中最大的点