diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_add_edge.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_edge.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_add_edge.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_edge.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_initialization.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_initialization.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_initialization.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_initialization.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png
similarity index 100%
rename from docs/chapter_graph/graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png
rename to docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png
diff --git a/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.md b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.md
new file mode 100644
index 000000000..3710c8b5a
--- /dev/null
+++ b/docs/chapter_graph/basic_operation_of_graph.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+---
+comments: true
+---
+
+# 图基础操作
+
+图的基础操作分为对「边」的操作和对「顶点」的操作，在「邻接矩阵」和「邻接表」这两种表示下的实现方式不同。
+
+## 基于邻接矩阵的实现
+
+设图的顶点总数为 $n$ ，则有：
+
+- **添加或删除边**：直接在邻接矩阵中修改指定边的对应元素即可，使用 $O(1)$ 时间。而由于是无向图，因此需要同时更新两个方向的边。
+- **添加顶点**：在邻接矩阵的尾部添加一行一列，并全部填 $0$ 即可，使用 $O(n)$ 时间。
+- **删除顶点**：在邻接矩阵中删除一行一列。当删除首行首列时达到最差情况，需要将 $(n-1)^2$ 个元素“向左上移动”，从而使用 $O(n^2)$ 时间。
+- **初始化**：传入 $n$ 个顶点，初始化长度为 $n$ 的顶点列表 `vertices` ，使用 $O(n)$ 时间；初始化 $n \times n$ 大小的邻接矩阵 `adjMat` ，使用 $O(n^2)$ 时间。
+
+=== "初始化邻接矩阵"
+    ![adjacency_matrix_initialization](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png)
+
+=== "添加边"
+    ![adjacency_matrix_add_edge](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png)
+
+=== "删除边"
+    ![adjacency_matrix_remove_edge](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png)
+
+=== "添加顶点"
+    ![adjacency_matrix_add_vertex](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png)
+
+=== "删除顶点"
+    ![adjacency_matrix_remove_vertex](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png)
+
+以下是基于邻接矩阵表示图的实现代码。
+
+=== "Java"
+
+    ```java title="graph_adjacency_matrix.java"
+    /* 基于邻接矩阵实现的无向图类 */
+    class GraphAdjMat {
+        List<Integer> vertices;     // 顶点列表，元素代表“顶点值”，索引代表“顶点索引”
+        List<List<Integer>> adjMat; // 邻接矩阵，行列索引对应“顶点索引”
+    
+        /* 构造函数 */
+        public GraphAdjMat(int[] vertices, int[][] edges) {
+            this.vertices = new ArrayList<>();
+            this.adjMat = new ArrayList<>();
+            // 添加顶点
+            for (int val : vertices) {
+                addVertex(val);
+            }
+            // 添加边
+            // 请注意，edges 元素代表顶点索引，即对应 vertices 元素索引
+            for (int[] e : edges) {
+                addEdge(e[0], e[1]);
+            }
+        }
+    
+        /* 获取顶点数量 */
+        public int size() {
+            return vertices.size();
+        }
+    
+        /* 添加顶点 */
+        public void addVertex(int val) {
+            int n = size();
+            // 向顶点列表中添加新顶点的值
+            vertices.add(val);
+            // 在邻接矩阵中添加一行
+            List<Integer> newRow = new ArrayList<>(n);
+            for (int j = 0; j < n; j++) {
+                newRow.add(0);
+            }
+            adjMat.add(newRow);
+            // 在邻接矩阵中添加一列
+            for (List<Integer> row : adjMat) {
+                row.add(0);
+            }
+        }
+    
+        /* 删除顶点 */
+        public void removeVertex(int index) {
+            if (index >= size())
+                throw new IndexOutOfBoundsException();
+            // 在顶点列表中移除索引 index 的顶点
+            vertices.remove(index);
+            // 在邻接矩阵中删除索引 index 的行
+            adjMat.remove(index);
+            // 在邻接矩阵中删除索引 index 的列
+            for (List<Integer> row : adjMat) {
+                row.remove(index);
+            }
+        }
+    
+        /* 添加边 */
+        // 参数 i, j 对应 vertices 元素索引
+        public void addEdge(int i, int j) {
+            // 索引越界与相等处理
+            if (i < 0 || j < 0 || i >= size() || j >= size() || i == j)
+                throw new IndexOutOfBoundsException();
+            // 在无向图中，邻接矩阵沿主对角线对称，即满足 (i, j) == (j, i)
+            adjMat.get(i).set(j, 1);
+            adjMat.get(j).set(i, 1);
+        }
+    
+        /* 删除边 */
+        // 参数 i, j 对应 vertices 元素索引
+        public void removeEdge(int i, int j) {
+            // 索引越界与相等处理
+            if (i < 0 || j < 0 || i >= size() || j >= size() || i == j)
+                throw new IndexOutOfBoundsException();
+            adjMat.get(i).set(j, 0);
+            adjMat.get(j).set(i, 0);
+        }
+    }
+    ```
+
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="graph_adjacency_matrix.cpp"
+
+    ```
+
+=== "Python"
+
+    ```python title="graph_adjacency_matrix.py"
+
+    ```
+
+=== "Go"
+
+    ```go title="graph_adjacency_matrix.go"
+
+    ```
+
+=== "JavaScript"
+
+    ```js title="graph_adjacency_matrix.js"
+
+    ```
+
+=== "TypeScript"
+
+    ```typescript title="graph_adjacency_matrix.ts"
+
+    ```
+
+=== "C"
+
+    ```c title="graph_adjacency_matrix.c"
+
+    ```
+
+=== "C#"
+
+    ```csharp title="graph_adjacency_matrix.cs"
+
+    ```
+
+=== "Swift"
+
+    ```swift title="graph_adjacency_matrix.swift"
+
+    ```
+
+## 基于邻接表的实现
+
+设图的顶点总数为 $n$ 、边总数为 $m$ ，则有：
+
+- **添加边**：在顶点对应链表的尾部添加边即可，使用 $O(1)$ 时间。因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。
+- **删除边**：在顶点对应链表中查询与删除指定边，使用 $O(m)$ 时间。与添加边一样，需要同时删除两个方向的边。
+- **添加顶点**：在邻接表中添加一个链表即可，并以新增顶点为链表头结点，使用 $O(1)$ 时间。
+- **删除顶点**：需要遍历整个邻接表，删除包含指定顶点的所有边，使用 $O(n + m)$ 时间。
+- **初始化**：需要在邻接表中建立 $n$ 个结点和 $2m$ 条边，使用 $O(n + m)$ 时间。
+
+=== "初始化邻接表"
+    ![adjacency_list_initialization](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_initialization.png)
+
+=== "添加边"
+    ![adjacency_list_add_edge](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_edge.png)
+
+=== "删除边"
+    ![adjacency_list_remove_edge](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png)
+
+=== "添加顶点"
+    ![adjacency_list_add_vertex](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png)
+
+=== "删除顶点"
+    ![adjacency_list_remove_vertex](basic_operation_of_graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png)
+
+基于邻接表实现图的代码如下所示。
+
+=== "Java"
+
+    ```java title="graph_adjacency_list.java"
+    /* 顶点类 */
+    class Vertex {
+        int val;
+        public Vertex(int val) {
+            this.val = val;
+        }
+    }
+    
+    /* 基于邻接表实现的无向图类 */
+    class GraphAdjList {
+        // 请注意，vertices 和 adjList 中存储的都是 Vertex 对象
+        Map<Vertex, Set<Vertex>> adjList; // 邻接表（使用哈希表实现）
+    
+        /* 构造函数 */
+        public GraphAdjList(Vertex[][] edges) {
+            this.adjList = new HashMap<>();
+            // 添加所有顶点和边
+            for (Vertex[] edge : edges) {
+                addVertex(edge[0]);
+                addVertex(edge[1]);
+                addEdge(edge[0], edge[1]);
+            }
+        }
+    
+        /* 获取顶点数量 */
+        public int size() {
+            return adjList.size();
+        }
+    
+        /* 添加边 */
+        public void addEdge(Vertex vet1, Vertex vet2) {
+            if (!adjList.containsKey(vet1) || !adjList.containsKey(vet2) || vet1 == vet2)
+                throw new IllegalArgumentException();
+            // 添加边 vet1 - vet2
+            adjList.get(vet1).add(vet2);
+            adjList.get(vet2).add(vet1);
+        }
+    
+        /* 删除边 */
+        public void removeEdge(Vertex vet1, Vertex vet2) {
+            if (!adjList.containsKey(vet1) || !adjList.containsKey(vet2) || vet1 == vet2)
+                throw new IllegalArgumentException();
+            // 删除边 vet1 - vet2
+            adjList.get(vet1).remove(vet2);
+            adjList.get(vet2).remove(vet1);
+        }
+    
+        /* 添加顶点 */
+        public void addVertex(Vertex vet) {
+            if (adjList.containsKey(vet))
+                return;
+            // 在邻接表中添加一个新链表（即 HashSet）
+            adjList.put(vet, new HashSet<>());
+        }
+    
+        /* 删除顶点 */
+        public void removeVertex(Vertex vet) {
+            if (!adjList.containsKey(vet))
+                throw new IllegalArgumentException();
+            // 在邻接表中删除顶点 vet 对应的链表（即 HashSet）
+            adjList.remove(vet);
+            // 遍历其它顶点的链表（即 HashSet），删除所有包含 vet 的边
+            for (Set<Vertex> set : adjList.values()) {
+                set.remove(vet);
+            }
+        }
+    }
+    ```
+
+=== "C++"
+
+    ```cpp title="graph_adjacency_list.cpp"
+
+    ```
+
+=== "Python"
+
+    ```python title="graph_adjacency_list.py"
+
+    ```
+
+=== "Go"
+
+    ```go title="graph_adjacency_list.go"
+
+    ```
+
+=== "JavaScript"
+
+    ```js title="graph_adjacency_list.js"
+
+    ```
+
+=== "TypeScript"
+
+    ```typescript title="graph_adjacency_list.ts"
+
+    ```
+
+=== "C"
+
+    ```c title="graph_adjacency_list.c"
+
+    ```
+
+=== "C#"
+
+    ```csharp title="graph_adjacency_list.cs"
+
+    ```
+
+=== "Swift"
+
+    ```swift title="graph_adjacency_list.swift"
+
+    ```
+
+## 效率对比
+
+设图中共有 $n$ 个顶点和 $m$ 条边，下表为邻接矩阵和邻接表的时间和空间效率对比。
+
+<div class="center-table" markdown>
+
+|              | 邻接矩阵 | 邻接表（链表） | 邻接表（哈希表） |
+| ------------ | -------- | -------------- | ---------------- |
+| 判断是否邻接 | $O(1)$   | $O(m)$         | $O(1)$           |
+| 添加边       | $O(1)$   | $O(1)$         | $O(1)$           |
+| 删除边       | $O(1)$   | $O(m)$         | $O(1)$           |
+| 添加顶点     | $O(n)$   | $O(1)$         | $O(1)$           |
+| 删除顶点     | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n)$           |
+| 内存空间占用 | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n + m)$       |
+
+</div>
+
+观察上表，貌似邻接表（哈希表）的时间与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需要一次数组访问或赋值操作即可。总结以上，**邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间”**。
diff --git a/docs/chapter_graph/graph.md b/docs/chapter_graph/graph.md
index 395b2a60b..ca81b20ae 100644
--- a/docs/chapter_graph/graph.md
+++ b/docs/chapter_graph/graph.md
@@ -72,332 +72,6 @@ $$
 
 观察上图发现，**邻接表结构与哈希表「链地址法」非常相似，因此我们也可以用类似方法来优化效率**。比如，当链表较长时，可以把链表转化为「AVL 树」，从而将时间效率从 $O(n)$ 优化至 $O(\log n)$ ，还可以通过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为 HashSet（即哈希表），将时间复杂度降低至 $O(1)$ ，。
 
-## 图基础操作
-
-以下分别介绍图在「邻接矩阵」和「邻接表」表示下的基础操作。
-
-### 基于邻接矩阵的实现
-
-设图的顶点总数为 $n$ ，则有：
-
-- **添加或删除边**：直接在邻接矩阵中修改指定边的对应元素即可，使用 $O(1)$ 时间。而由于是无向图，因此需要同时更新两个方向的边。
-- **添加顶点**：在邻接矩阵的尾部添加一行一列，并全部填 $0$ 即可，使用 $O(n)$ 时间。
-- **删除顶点**：在邻接矩阵中删除一行一列。当删除首行首列时达到最差情况，需要将 $(n-1)^2$ 个元素“向左上移动”，从而使用 $O(n^2)$ 时间。
-- **初始化**：传入 $n$ 个顶点，初始化长度为 $n$ 的顶点列表 `vertices` ，使用 $O(n)$ 时间；初始化 $n \times n$ 大小的邻接矩阵 `adjMat` ，使用 $O(n^2)$ 时间。
-
-=== "初始化邻接矩阵"
-    ![adjacency_matrix_initialization](graph.assets/adjacency_matrix_initialization.png)
-
-=== "添加边"
-    ![adjacency_matrix_add_edge](graph.assets/adjacency_matrix_add_edge.png)
-
-=== "删除边"
-    ![adjacency_matrix_remove_edge](graph.assets/adjacency_matrix_remove_edge.png)
-
-=== "添加顶点"
-    ![adjacency_matrix_add_vertex](graph.assets/adjacency_matrix_add_vertex.png)
-
-=== "删除顶点"
-    ![adjacency_matrix_remove_vertex](graph.assets/adjacency_matrix_remove_vertex.png)
-
-以下是基于邻接矩阵表示图的实现代码。
-
-=== "Java"
-
-    ```java title="graph_adjacency_matrix.java"
-    /* 基于邻接矩阵实现的无向图类 */
-    class GraphAdjMat {
-        List<Integer> vertices;     // 顶点列表，元素代表“顶点值”，索引代表“顶点索引”
-        List<List<Integer>> adjMat; // 邻接矩阵，行列索引对应“顶点索引”
-    
-        /* 构造函数 */
-        public GraphAdjMat(int[] vertices, int[][] edges) {
-            this.vertices = new ArrayList<>();
-            this.adjMat = new ArrayList<>();
-            // 添加顶点
-            for (int val : vertices) {
-                addVertex(val);
-            }
-            // 添加边
-            // 请注意，edges 元素代表顶点索引，即对应 vertices 元素索引
-            for (int[] e : edges) {
-                addEdge(e[0], e[1]);
-            }
-        }
-    
-        /* 获取顶点数量 */
-        public int size() {
-            return vertices.size();
-        }
-    
-        /* 添加顶点 */
-        public void addVertex(int val) {
-            int n = size();
-            // 向顶点列表中添加新顶点的值
-            vertices.add(val);
-            // 在邻接矩阵中添加一行
-            List<Integer> newRow = new ArrayList<>(n);
-            for (int j = 0; j < n; j++) {
-                newRow.add(0);
-            }
-            adjMat.add(newRow);
-            // 在邻接矩阵中添加一列
-            for (List<Integer> row : adjMat) {
-                row.add(0);
-            }
-        }
-    
-        /* 删除顶点 */
-        public void removeVertex(int index) {
-            if (index >= size())
-                throw new IndexOutOfBoundsException();
-            // 在顶点列表中移除索引 index 的顶点
-            vertices.remove(index);
-            // 在邻接矩阵中删除索引 index 的行
-            adjMat.remove(index);
-            // 在邻接矩阵中删除索引 index 的列
-            for (List<Integer> row : adjMat) {
-                row.remove(index);
-            }
-        }
-    
-        /* 添加边 */
-        // 参数 i, j 对应 vertices 元素索引
-        public void addEdge(int i, int j) {
-            // 索引越界与相等处理
-            if (i < 0 || j < 0 || i >= size() || j >= size() || i == j)
-                throw new IndexOutOfBoundsException();
-            // 在无向图中，邻接矩阵沿主对角线对称，即满足 (i, j) == (j, i)
-            adjMat.get(i).set(j, 1);
-            adjMat.get(j).set(i, 1);
-        }
-    
-        /* 删除边 */
-        // 参数 i, j 对应 vertices 元素索引
-        public void removeEdge(int i, int j) {
-            // 索引越界与相等处理
-            if (i < 0 || j < 0 || i >= size() || j >= size() || i == j)
-                throw new IndexOutOfBoundsException();
-            adjMat.get(i).set(j, 0);
-            adjMat.get(j).set(i, 0);
-        }
-    }
-    ```
-
-=== "C++"
-
-    ```cpp title="graph_adjacency_matrix.cpp"
-
-    ```
-
-=== "Python"
-
-    ```python title="graph_adjacency_matrix.py"
-
-    ```
-
-=== "Go"
-
-    ```go title="graph_adjacency_matrix.go"
-
-    ```
-
-=== "JavaScript"
-
-    ```js title="graph_adjacency_matrix.js"
-
-    ```
-
-=== "TypeScript"
-
-    ```typescript title="graph_adjacency_matrix.ts"
-
-    ```
-
-=== "C"
-
-    ```c title="graph_adjacency_matrix.c"
-
-    ```
-
-=== "C#"
-
-    ```csharp title="graph_adjacency_matrix.cs"
-
-    ```
-
-=== "Swift"
-
-    ```swift title="graph_adjacency_matrix.swift"
-
-    ```
-
-### 基于邻接表的实现
-
-设图的顶点总数为 $n$ 、边总数为 $m$ ，则有：
-
-- **添加边**：在顶点对应链表的尾部添加边即可，使用 $O(1)$ 时间。因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。
-- **删除边**：在顶点对应链表中查询与删除指定边，使用 $O(m)$ 时间。与添加边一样，需要同时删除两个方向的边。
-- **添加顶点**：在邻接表中添加一个链表即可，并以新增顶点为链表头结点，使用 $O(1)$ 时间。
-- **删除顶点**：需要遍历整个邻接表，删除包含指定顶点的所有边，使用 $O(n + m)$ 时间。
-- **初始化**：需要在邻接表中建立 $n$ 个结点和 $2m$ 条边，使用 $O(n + m)$ 时间。
-
-=== "初始化邻接表"
-    ![adjacency_list_initialization](graph.assets/adjacency_list_initialization.png)
-
-=== "添加边"
-    ![adjacency_list_add_edge](graph.assets/adjacency_list_add_edge.png)
-
-=== "删除边"
-    ![adjacency_list_remove_edge](graph.assets/adjacency_list_remove_edge.png)
-
-=== "添加顶点"
-    ![adjacency_list_add_vertex](graph.assets/adjacency_list_add_vertex.png)
-
-=== "删除顶点"
-    ![adjacency_list_remove_vertex](graph.assets/adjacency_list_remove_vertex.png)
-
-基于邻接表实现图的代码如下所示。
-
-=== "Java"
-
-    ```java title="graph_adjacency_list.java"
-    /* 顶点类 */
-    class Vertex {
-        int val;
-        public Vertex(int val) {
-            this.val = val;
-        }
-    }
-    
-    /* 基于邻接表实现的无向图类 */
-    class GraphAdjList {
-        // 请注意，vertices 和 adjList 中存储的都是 Vertex 对象
-        Map<Vertex, Set<Vertex>> adjList; // 邻接表（使用哈希表实现）
-    
-        /* 构造函数 */
-        public GraphAdjList(Vertex[][] edges) {
-            this.adjList = new HashMap<>();
-            // 添加所有顶点和边
-            for (Vertex[] edge : edges) {
-                addVertex(edge[0]);
-                addVertex(edge[1]);
-                addEdge(edge[0], edge[1]);
-            }
-        }
-    
-        /* 获取顶点数量 */
-        public int size() {
-            return adjList.size();
-        }
-    
-        /* 添加边 */
-        public void addEdge(Vertex vet1, Vertex vet2) {
-            if (!adjList.containsKey(vet1) || !adjList.containsKey(vet2) || vet1 == vet2)
-                throw new IllegalArgumentException();
-            // 添加边 vet1 - vet2
-            adjList.get(vet1).add(vet2);
-            adjList.get(vet2).add(vet1);
-        }
-    
-        /* 删除边 */
-        public void removeEdge(Vertex vet1, Vertex vet2) {
-            if (!adjList.containsKey(vet1) || !adjList.containsKey(vet2) || vet1 == vet2)
-                throw new IllegalArgumentException();
-            // 删除边 vet1 - vet2
-            adjList.get(vet1).remove(vet2);
-            adjList.get(vet2).remove(vet1);
-        }
-    
-        /* 添加顶点 */
-        public void addVertex(Vertex vet) {
-            if (adjList.containsKey(vet))
-                return;
-            // 在邻接表中添加一个新链表（即 HashSet）
-            adjList.put(vet, new HashSet<>());
-        }
-    
-        /* 删除顶点 */
-        public void removeVertex(Vertex vet) {
-            if (!adjList.containsKey(vet))
-                throw new IllegalArgumentException();
-            // 在邻接表中删除顶点 vet 对应的链表（即 HashSet）
-            adjList.remove(vet);
-            // 遍历其它顶点的链表（即 HashSet），删除所有包含 vet 的边
-            for (Set<Vertex> set : adjList.values()) {
-                set.remove(vet);
-            }
-        }
-    }
-    ```
-
-=== "C++"
-
-    ```cpp title="graph_adjacency_list.cpp"
-
-    ```
-
-=== "Python"
-
-    ```python title="graph_adjacency_list.py"
-
-    ```
-
-=== "Go"
-
-    ```go title="graph_adjacency_list.go"
-
-    ```
-
-=== "JavaScript"
-
-    ```js title="graph_adjacency_list.js"
-
-    ```
-
-=== "TypeScript"
-
-    ```typescript title="graph_adjacency_list.ts"
-
-    ```
-
-=== "C"
-
-    ```c title="graph_adjacency_list.c"
-
-    ```
-
-=== "C#"
-
-    ```csharp title="graph_adjacency_list.cs"
-
-    ```
-
-=== "Swift"
-
-    ```swift title="graph_adjacency_list.swift"
-
-    ```
-
-### 效率对比
-
-设图中共有 $n$ 个顶点和 $m$ 条边，下表为邻接矩阵和邻接表的时间和空间效率对比。
-
-<div class="center-table" markdown>
-
-|              | 邻接矩阵 | 邻接表（链表） | 邻接表（哈希表） |
-| ------------ | -------- | -------------- | ---------------- |
-| 判断是否邻接 | $O(1)$   | $O(m)$         | $O(1)$           |
-| 添加边       | $O(1)$   | $O(1)$         | $O(1)$           |
-| 删除边       | $O(1)$   | $O(m)$         | $O(1)$           |
-| 添加顶点     | $O(n)$   | $O(1)$         | $O(1)$           |
-| 删除顶点     | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n)$           |
-| 内存空间占用 | $O(n^2)$ | $O(n + m)$     | $O(n + m)$       |
-
-</div>
-
-观察上表，貌似邻接表（哈希表）的时间与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需要一次数组访问或赋值操作即可。总结以上，**邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间”**。
-
 ## 图常见应用
 
 现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
index 6181cfa2c..a091bdd7f 100644
--- a/mkdocs.yml
+++ b/mkdocs.yml
@@ -164,7 +164,8 @@ nav:
   - 堆:
     - 堆（Heap）: chapter_heap/heap.md
   - 图:
-    - 图（Graph）: chapter_graph/graph.md  
+    - 图（Graph）: chapter_graph/graph.md
+    - 图基础操作: chapter_graph/basic_operation_of_graph.md 
   - 查找算法:
     - 线性查找: chapter_searching/linear_search.md
     - 二分查找: chapter_searching/binary_search.md