在离散数学中，图是用于表示物体与物体之间存在某种关系的结构。数学抽象后的“物体”称作节点或顶点，节点间的相关关系则称作边。在图解一张图的时候，通常用一组点或小圆圈表示节点，其间的边则使用直线或曲线。
在离散数学中，图是用于表示物体与物体之间存在某种关系的结构。数学抽象后的“物体”称作节点或顶点，节点间的相关关系则称作边。在图解一张图的时候，通常用一组点或小圆圈表示节点，其间的边则使用直线或曲线。
在离散数学中，图是用于表示物体与物体之间存在某种关系的结构。数学抽象后的“物体”称作节点或顶点，节点间的相关关系则称作边。在图解一张图的时候，通常用一组点或小圆圈表示节点，其间的边则使用直线或曲线。
在图论中，如果一个有向图从任意顶点出发无法经过若干条边回到该顶点，则这个图是一个有向无环图。
普里姆算法是图论中的一种贪心算法算法，可在一个加权连通图中找到其最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克发现；并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆独立发现；1959年，艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此，在某些场合，普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆－亚尔尼克算法。
语义网络常常用作知识表示的一种形式。它其实是一种有向图；其中，顶点代表的是概念，而边则表示的是这些概念之间的语义关系。语义网络是机读型字典的一种常见类型。
独立集是图论中的概念。一个独立集是一个图中一些两两不相邻的顶点所形成的集合。换句话说，独立集
S
{\displaystyle S}
由图中若干顶点组成，且
S
{\displaystyle S}
中任两个顶点之间没有边。等价地，图中的每条边至多有一个端点属于
S
{\displaystyle S}
。一个独立集的基数是它包含顶点的数目。
在图论中，一个图中一条道路是一个顶点序列，使得从它的每个顶点有一条边到该序列中下一顶点。一条道路可能是无穷的，但有限道路有一个最先顶点，称为起点，和最后顶点，称为末点。两者都成为这条道路的端点。道路中其它顶点成为内点。一个圈是起点与末点相同的道路。注意到一个圈中起点的选取是任意的。
在数学中，更确切地说，在图论中，一个顶点或节点是构成图的基本单位：一个无向图包括一个顶点的集合和一个边的集合，而一个有向图包括一个顶点的集合和一个弧的集合。在一个图的示意图中，一个顶点通常表示为一个带标号的圆形，而一条边表示为连接两个顶点的一条直线或一个箭头。
多面体图是几何图论的一个概念，指凸多面体的顶点、边构成的图。在图论中，多面体图均为3-连通平面图。
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