数据结构实验报告主要关注的是图的存储和遍历算法，以及它们在实际应用中的实现。图是一种非线性数据结构，由顶点和边组成，用于表示对象之间的关系。在这个实验中，我们主要探讨了以下几个知识点：
1. 图的存储思想与实现：
实验中采用了邻接表作为图的存储结构。邻接表是一种节省空间的图表示方法，对于每个顶点，它维护了一个链表，链表中的节点表示与该顶点相连的所有其他顶点。这种结构特别适合处理稀疏图（边的数量远小于顶点数量的平方）。
2. 图的遍历算法：
- 深度优先遍历（DFS）：从某个顶点出发，沿着某条路径一直深入到不能再深入为止，然后回溯到一个未被访问过的邻接顶点，继续深入。在实验中，无向图的深度优先遍历是通过递归实现的。
- 广度优先遍历（BFS）：从起点开始，先访问所有与其相邻的顶点，然后再依次访问这些邻接顶点的邻接顶点。在实验中，无向图的广度优先遍历是基于队列实现的。
3. 图的度和入度计算：
度是指一个顶点的出度加上入度，其中出度是该顶点作为起点的边的数量，入度是该顶点作为终点的边的数量。在实验中，通过遍历邻接表计算了每个顶点的度和入度。
4. 拓扑排序：
拓扑排序是对有向无环图（DAG）的一种排序，使得对于每一条从顶点u到顶点v的有向边，u都在v之前。实验中，通过构建一个栈来实现拓扑排序，将没有入边的顶点优先放入栈中，然后将已排序的顶点输出。
5. 实验的源代码结构：
实验代码包含一个主程序和一个头文件，定义了队列的数据类型和相关操作。在主程序中，设计了一个简单的菜单，允许用户选择执行不同的图操作，如创建邻接表、遍历图、计算度和入度、进行拓扑排序等。
6. 实际应用：
这些图算法在互联网领域有着广泛的应用，例如网页链接分析（PageRank算法）、路由算法、任务调度等。理解并能够实现这些算法对于解决网络环境中的许多问题至关重要。
总结，这个实验报告详细介绍了如何使用邻接表存储图，以及如何实现图的遍历、度和入度计算、拓扑排序等基本操作。这些概念和技能对于深入理解和应用图论及数据结构在计算机科学，尤其是互联网技术中，具有重要意义。
