1．对一个实际交通问题抽象为一个连通网，用顶点代表地点，用边代表能直达（例如有高铁），边上的权值可以是里程数、票价或运行时间。 该网用邻接表作为该网的存储结构，可实现：初始化图、提供顶点数量、提供每一条边的信息、插入边、删除边、查找边、深度优先遍历、宽度优先遍历、用普里姆算法求最小代价生成树（即智能交通中的最佳路径选择问题）

好的，我可以帮您解答这个问题。

对于这个实际交通问题，我们可以将其抽象为一个无向连通网，其中每个地点对应一个顶点，每一条能直达的路径对应一条边，边上的权值可以是里程数、票价或运行时间。

邻接表是一种常见的图的存储结构，可以有效地存储稀疏图（即顶点数量远大于边的数量）。

以下是邻接表的实现代码：

class AdjNode:
    def __init__(self, data):
        self.vertex = data
        self.next = None

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [None] * self.V

    def add_edge(self, src, dest):
        node = AdjNode(dest)
        node.next = self.graph[src]
        self.graph[src] = node

        node = AdjNode(src)
        node.next = self.graph[dest]
        self.graph[dest] = node

    def remove_edge(self, src, dest):
        prev = None
        node = self.graph[src]
        while node is not None:
            if node.vertex == dest:
                if prev is not None:
                    prev.next = node.next
                else:
                    self.graph[src] = node.next
                node.next = None
                break
            prev = node
            node = node.next

        prev = None
        node = self.graph[dest]
        while node is not None:
            if node.vertex == src:
                if prev is not None:
                    prev.next = node.next
                else:
                    self.graph[dest] = node.next
                node.next = None
                break
            prev = node
            node = node.next

    def find_edge(self, src, dest):
        node = self.graph[src]
        while node is not None:
            if node.vertex == dest:
                return True
            node = node.next
        return False

    def dfs(self, start):
        visited = [False] * self.V
        self._dfs(start, visited)

    def _dfs(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=' ')

        node = self.graph[v]
        while node is not None:
            if not visited[node.vertex]:
                self._dfs(node.vertex, visited)
            node = node.next

    def bfs(self, start):
        visited = [False] * self.V
        queue = []
        visited[start] = True
        queue.append(start)

        while queue:
            v = queue.pop(0)
            print(v, end=' ')

            node = self.graph[v]
            while node is not None:
                if not visited[node.vertex]:
                    visited[node.vertex] = True
                    queue.append(node.vertex)
                node = node.next

    def prim(self):
        visited = [False] * self.V
        keys = [float('inf')] * self.V
        parent = [None] * self.V

        keys[0] = 0
        parent[0] = -1

        for _ in range(self.V - 1):
            min_key = float('inf')
            for v in range(self.V):
                if not visited[v] and keys[v] < min_key:
                    min_key = keys[v]
                    u = v

            visited[u] = True

            node = self.graph[u]
            while node is not None:
                v = node.vertex
                weight = self.get_weight(u, v)
                if not visited[v] and weight < keys[v]:
                    keys[v] = weight
                    parent[v] = u
                node = node.next

        for i in range(1, self.V):
            print(parent[i], '-', i, '\t', self.get_weight(i, parent[i]))

    def get_weight(self, u, v):
        node = self.graph[u]
        while node is not None:
            if node.vertex == v:
                return node.weight
            node = node.next
        return 0

在上述代码中，AdjNode 表示邻接表中的一个节点，包含了顶点的编号以及指向下一个节点的指针。Graph 表示整个图，包含了顶点的数量，以及通过邻接表存储的边。

我们可以使用 add_edge 方法向图中添加一条边，使用 remove_edge 方法删除一条边，使用 find_edge 方法查找一条边。dfs 和 bfs 方法分别表示深度优先遍历和宽度优先遍历。prim 方法使用普里姆算法求解最小代价生成树。

希望这个答案能够帮到您！