1. 社交网络图的实现（难度3）【问题描述】设计并实现一种简单的社交网络模型图【基本要求】每个人的信息是一个结点，人与人的联系构成边。个人信息里要有地理坐标信息，以便后续应用中能方便找靠近的人；2）根据输入的任意两个人信息，给出他们之间的联系路径，最少经过多少人构成联系

好的，我明白了。对于第一个问题，我可以给出一个简单的实现方案。

首先，我们可以用一个字典来存储每个人的信息，字典的 key 是每个人的唯一标识符，value 是一个包含该人信息的字典，其中包括姓名、地理坐标等信息。例如：

people = {
    "person1": {"name": "Alice", "location": (12.34, 56.78)},
    "person2": {"name": "Bob", "location": (23.45, 67.89)},
    # ...
}

然后，我们可以用一个列表来存储所有人之间的联系，列表中的每个元素都是一个二元组，表示两个人之间的联系。例如：

connections = [
    ("person1", "person2"),
    ("person2", "person3"),
    # ...
]

最后，我们可以用一个图来表示整个社交网络，图中的每个节点表示一个人，边表示人与人之间的联系。可以使用 Python 中的第三方库 `networkx` 来实现图的构建和遍历。例如：

import networkx as nx

# 构建图
G = nx.Graph()
for person_id, person_info in people.items():
    G.add_node(person_id, **person_info)
for p1, p2 in connections:
    G.add_edge(p1, p2)

# 查找两个人之间的联系路径
def find_path(person1_id, person2_id):
    try:
        path = nx.shortest_path(G, person1_id, person2_id)
        return path
    except nx.NetworkXNoPath:
        return None

这样，我们就可以根据输入的任意两个人信息，找出他们之间的联系路径了。