Это ни в коем случае не является окончательным ответом, и я не намерен это делать как таковой.
Многие проблемы, представляющие интерес для компьютерных ученых, могут быть сформулированы как проблемы графов, и в результате теория графов обнаруживает довольно много в теории сложности. Например, вычислительные усилия, необходимые для определения изоморфности двух графов, в настоящее время представляют большой интерес для теории сложности (известно, что она не является NP-полной и не содержится в P, BPP или BQP, но явно в NP) , С другой стороны, неизоморфизм графов имеет очень хорошее доказательство с нулевым знанием (еще одна область исследования в теории сложности). Многие классы сложности имеют проблемы с графами, которые являются полными для этого класса (при некотором сокращении).
Однако не только теория сложности использует теорию графов. Как видно из некоторых других ответов, существует целый ряд проблем, для которых язык теории графов является наиболее подходящим. Существует много приложений, которые могут предоставить дифференциальный список, поэтому вместо этого я оставлю вам пример того, как теория графов играет фундаментальную роль в моей области исследований.
Квантовые вычисления на основе измерений - это модель вычислений, которая не имеет аналогов в классическом мире. В этой модели вычисление осуществляется путем проведения измерений на специальном классе квантовых состояний. Эти состояния известны как состояния графа, потому что каждое состояние может быть однозначно идентифицировано неориентированным графом с числом вершин, равным количеству кубитов в состоянии графа. Однако эта связь с теорией графов более чем случайна. Мы знаем, что важный класс измерений (измерения на основе Паули, если вас это интересует) отображает основное состояние графа в новое состояние графа на одном меньшем кубите, и правила, по которым это происходит, хорошо понятны. Кроме того, свойства базового семейства графов (это поток и g-поток) полностью определили, поддерживает ли он универсальные вычисления. И, наконец, для любого графа G ', который может быть достигнут из другого графа G произвольной последовательностью дополнения ребер окрестности вершины, может быть достигнут только однокбитными операциями, и поэтому они одинаково мощны в качестве ресурса для вычислений. Это интересно, потому что число ребер, максимум степеней вершин и т. Д. Может сильно измениться.