PYTHON用[有向图-邻接表]来描述社交网络中的[关注关系]

有向图（Directed Graph）：在有向图中，边是有方向性的，从一个节点指向另一个节点。这意味着从节点 A 到节点 B 的边与从节点 B 到节点 A 的边可以是不同的，或者根本不存在。有向图通常用于表示具有方向性的关系，例如网页链接、社交关系中的关注关系等。

在社交网络中，有向图可以更详细地描述用户之间的交互关系。
关注关系：
用户A关注了用户B，但用户B并不关注用户A。这种情况下，可以在有向图中表示为从节点A指向节点B的有向边。
用户C既关注了用户D，又被用户D关注。这种情况下，可以在有向图中表示为从节点C指向节点D的有向边，并且从节点D指向节点C的另一条有向边。

以下是使用邻接表实现有向图的基本示例（使用Python的字典Dictionary来表示邻接表）：

class SocialNetwork:
    def __init__(self):
        self.graph = {}
 
    def add_user(self, user):
        if user not in self.graph:
            self.graph[user] = set() # set()是Python中的一个内置函数，用于创建一个空的集合（set）。
 
    def follow(self, follower, followee):
        if follower in self.graph and followee in self.graph:
            self.graph[follower].add(followee)
 
# def follow(self, follower, followee):
# 这是一个方法定义，接受三个参数：self、follower 和 followee。self 表示类的实例本身，follower 是关注者的标识符，followee 是被关注者的标识符。
# if follower in self.graph and followee in self.graph:：这是一个条件语句，检查关注者和被关注者是否都存在于社交网络中。如果关注者和被关注者都存在，则条件成立。
# self.graph[follower].add(followee)：如果条件成立，即关注者和被关注者都存在于社交网络中，那么将被关注者添加到关注者的关注集合中。
# self.graph[follower] 表示关注者在