为图中的每个顶点生成边权重列表

是一个图算法中的问题，它涉及到图的遍历和边的权重计算。

首先，我们需要明确图的类型。常见的图类型包括有向图和无向图。有向图中的边是有方向的，而无向图中的边是无方向的。

其次，我们需要确定边的权重计算方法。边的权重可以根据具体的应用场景来确定，例如两个顶点之间的距离、两个顶点之间的相似度等。权重计算方法可以是固定的，也可以是根据实时数据动态计算的。

接下来，我们可以使用图算法中的遍历方法来生成边权重列表。常见的图遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

对于无向图，我们可以使用DFS或BFS遍历图中的每个顶点，并计算每个顶点与其相邻顶点之间的边权重。可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图的结构，并使用数组或哈希表来存储边权重列表。

对于有向图，我们可以使用DFS或BFS遍历图中的每个顶点，并计算每个顶点的出边或入边的权重。同样，可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图的结构，并使用数组或哈希表来存储边权重列表。

在腾讯云的产品中，与图算法相关的产品包括腾讯云图数据库 Neptune 和腾讯云图数据库 TGraph。这些产品提供了图数据存储和图计算的能力，可以帮助用户处理复杂的图算法问题。

腾讯云图数据库 Neptune 是一种高性能、高可靠性的图数据库，适用于存储和查询大规模图数据。它支持多种图算法，包括最短路径、社区发现、图聚类等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图数据库 Neptune 的信息：https://cloud.tencent.com/product/neptune

腾讯云图数据库 TGraph 是一种分布式图数据库，适用于存储和查询大规模图数据。它提供了高性能的图计算引擎，支持多种图算法，包括PageRank、K-core、连通分量等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图数据库 TGraph 的信息：https://cloud.tencent.com/product/tgraph