这是一页“图算法专题导航”。目标不是把文章堆在一起，而是给你一条从基础遍历到分布式图计算的可执行学习路径。

目录现状（已完成专题化）

图算法系列已迁移到：

  • content/zh/dev/algorithm/graph/

并采用两位数字前缀（00/10/20...）做阅读顺序标识，方便：

  • 文件系统内按顺序浏览
  • 后续增量插入新文章（可保留编号间隔）
  • 批量维护时快速定位阶段

推荐阅读顺序（按能力建设）

第 0 阶段：遍历基本功（先打地基）

  1. BFS / DFS 工程入门：k-hop 查询、子图抽取与路径可达性
  2. 最短路径实战：BFS、Dijkstra、A* 的工程化选型

目标：

  • 能稳定写出迭代版图遍历；
  • 能解释什么时候用 BFS、什么时候用 Dijkstra/A*；
  • 习惯加 early stop、visited、预算限制。

第 1 阶段：可达性与连通结构（图查询核心）

  1. k-hop 与可达性查询：BFS 限制、Reachability 索引与 2-hop Labeling
  2. Connected Components 与 SCC：Tarjan / Kosaraju

目标：

  • 把“能不能到达”从一次搜索升级成系统能力；
  • 理解无向连通与有向强连通是两类不同问题；
  • 建立“在线 BFS + 离线索引”的组合思维。

第 2 阶段：图分析指标（从可达走向洞察）

  1. 图中心性：Degree / Betweenness / Closeness
  2. PageRank / Personalized PageRank：节点重要性与增量更新

目标：

  • 能解释“重要性”的不同定义与适用边界；
  • 能把中心性与 PageRank 用在推荐/风控/影响力分析；
  • 理解“指标正确”和“平台能跑”是两回事。

第 3 阶段：结构挖掘与匹配（应用层能力）

  1. 子图匹配：VF2、Ullmann 与剪枝
  2. 社区发现：Louvain 与 Label Propagation

目标：

  • 能做模式识别与规则图匹配；
  • 能在“社区质量 vs 速度”之间做工程取舍；
  • 理解匹配和聚类的成本曲线差异。

第 4 阶段：大规模与动态场景（平台级能力）

  1. 动态图与增量计算：增量最短路径、增量 PageRank、连通性维护
  2. 图分区：Edge-cut、Vertex-cut 与 METIS 选型
  3. 图计算模型：Pregel（BSP）与 GAS，PageRank / CC / 并行 BFS 怎么跑

目标：

  • 能判断何时做全量、何时做增量；
  • 能把算法与分区/通信/收敛策略一起设计；
  • 能回答“为什么这套图任务在分布式上慢”的根因。

两条实操学习节奏

节奏 A（2 周冲刺，工程优先）

  • Week 1：01 阶段（14 篇）
  • Week 2：24 阶段（511 篇）

适合：要尽快把图能力接到业务线的人。

节奏 B（4 周稳扎稳打，原理优先）

  • Week 1：遍历与最短路（1~2）
  • Week 2：可达与连通（3~4）
  • Week 3：中心性与 PageRank（5~6）
  • Week 4：匹配/社区/动态图/分区/计算模型（7~11）

适合：要做图平台或长期维护图服务的人。

专题使用建议

  1. 每读完一篇，至少跑一次文中的可运行代码。
  2. 把你自己的业务图带入同一问题框架（输入规模、更新频率、SLA）。
  3. 对每个任务都写“停止条件 + 预算 + 回归基线”，这比多背一个公式更重要。

下一步（可选）

如果你继续扩写这个专题，建议按以下方式演进：

  1. 先给这 11 篇统一打标签（如 图算法专题）
  2. 再新增二级聚合页（基础/分析/平台）
  3. 新增文章时优先使用 120/130... 编号，避免重排老文件