图算法：综述

图算法类型众多，分类标准多样。根据图形自身的性质，划分出了最经典的三种图形算法类别：

• 寻路算法：
  是图分析算法的基础，它们探究节点间的路径问题。这些算法通常用于识别最佳路线、具体应用于物流规划、最低成本路线选择和博弈情境等领域。
• 中心性算法：
  帮助人们理解单个节点在图形中的地位和影响。中心性算法十分实用，因为它能识别最重要的节点，促进人们对于诸如信度、可及性、事物传播速度等群体动力学问题的理解，构筑了组群之间的桥梁。
• 社区发现算法：
  用于评估节点集合，它意在寻找组内成员关系建立数量较多的社群。识别相关社区有利于揭示不同节点集群，孤立族群和网络结构。社区发现算法有助于推断同龄群体的相似行为或偏好、估算弹性，并为其他分析工作准备数据。

pagerank算法(1.0.0)
personalrank算法(1.0.0)
k核算法（kcore）(1.0.0)
k跳算法（k_hop）(1.0.0)
最短路径（shortest_path）(2.1.5)
全最短路（all_shortest_paths）(1.0.12)
带一般过滤条件最短路径（filtered_shortest_