邻接矩阵(无向图)考虑到图是由顶点和边或弧两部分组成,合在一起比较困难，那就很自然地考虑到分为两个结构来分别存储。顶点因为不区分大小、主次，所以用一个一维数组来存储是狠不错的选择。图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息。我们可以设置两个数组，顶点数组为vertex[4]={vO,

图的定义图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为:G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。对于图的定义，我们需要明确几个注意的地方:一线性表中我们把数据元素叫元素,树中叫结点，在图中数据元素我们则称之为顶点(Vertex)。一线性表可以没有数据元素，称为空表，树中可以没有结点，叫做空树，而图结构在咱国内大部分的教材中强调顶点集合V

/QModelIndex是一个二维坐标（0，0） //row index column index。//model:["zhangsan","lisi","wangwu"] //model 的大小。m_data.append(MyData("张三",111));m_data.append(MyData("李四",111));m_data.append(MyData("陈三",111));m_dat