图的遍历和邻接表的用法，确实是搞算法绕不过去的一块。邻接表这种写法，存储结构比较紧凑，尤其在稀疏图的时候，内存用得挺省。像你在做网络拓扑、社交图这种场景，用邻接表配合遍历算法，效率还挺高。
图的结构是个经典的非线性模型，由顶点和边组成。无论是做导航系统，还是推荐引擎，图都能派上用场。有向图、无向图，按需选择就行，理解方向性关键。
邻接表的优势就是空间利用率高。比如你图里边只连了少量的点，那就没必要为每一对都分配空间，对吧？直接给每个顶点挂个邻接列表，谁相邻谁上名单。写起来也比较直观，用字典或者数组都行，看你语言习惯。
说到图的遍历，那肯定绕不开DFS和BFS。DFS 比较像“走迷宫”，一条路走到黑，走不通了再回头；BFS 呢，更像“层层推进”，一步步把周围探索完。用栈和队列就能搞定，逻辑也挺清晰。
代码实现方面，用邻接表做遍历逻辑，确实比邻接矩阵轻便不少。尤其大图的时候，邻接矩阵那堆 0 和 1 其实白白占地方，而邻接表只记住实际存在的连接，省心又高效。
实战应用也多得，比如用 BFS 找最短路径（比如 Dijkstra 的简化场景），用 DFS 判断有没有环，或者看图是不是连通的。算法面试题里也老出现，搞清楚这套，你写代码会更有底。
如果你想深入了解策略和写法，可以看看这篇深度优先和广度优先的对比，讲得还蛮细的，配合代码食用更佳。
对了，还有不少语言版本的实现也实用，比如Python 爬虫的 BFS 实现，或者Matlab 版的 DFS 源码，想参考实现风格的话，不妨点进去看看。
建议你写的时候先用邻接表把结构建好，遍历逻辑可以单独封装函数。逻辑清楚了，调试起来也轻松。图这块内容，说难不难，说简单也挺容易踩坑，多练点题就有感觉了。