這裡的圖是指多個邊和節點一起構成的組合，並不是rgb的那種。
可以用於最優路徑查詢。還可以構造出依賴圖，表示遊戲中的各種資源的依賴關係，有利於智慧型體在決策方面做出更好的決策。
圖的搜尋演算法：
1.深度優先演算法：必須是個連通的圖才行。從原點出發，一直深入往下搜尋直到搜尋到盡頭，在回溯到上乙個較淺的點。如此重複直到所有邊都被訪問到。
2.廣度優先搜尋演算法：從原點出發，先搜尋距離原點一條邊的再搜尋2條邊的。優點是如果不計算邊的權重，找到的是最優的路徑。缺點是如果分支過多，演算法耗時過長。
3.dijkstra演算法：首先源點被加入最短路徑樹（spt），將連線源點到某乙個spt上不存在的點的最短路徑所對應的邊加入spt。如此重複得到spt包含圖中每個節點到源點的最短路徑。
實列：
首先將節點5加入spt作為源點，接著檢測2,6.將最短的2加入spt，接著檢測3,6.3到5距離是5,6到5距離是3，所以將6加入spt。如此一直下去。
4.a*演算法：這個演算法是dijkstra演算法的乙個優化，加入了啟發因子h。dijkstra演算法的開銷f = g而a* 演算法開銷f = g + h；啟發因子可以是兩個點的絕對距離等。加入因子的優點是能夠根據因子來引導dijkstra演算法向著正確的方向進行。
（今天到這兒，我只記錄思路，具體實現需要自己的創造性）
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