在图论中，特殊图的种类繁多，每种图都有其独特的性质和应用场景。讨论“DNF”（Disjunctive Normal Form，析取范式）与图的关系时，需要明确具体背景。通常，“DNF”更多出现在逻辑学或布尔函数领域，而这里可能是指某种特定图类的分析。
如果问题是关于哪种特殊图在实际应用或理论研究中最常被提及或具有最大影响力，则答案取决于具体场景：
1. 树图：在算法设计、数据结构及网络拓扑等领域，树是最基本且重要的图类型之一。它无环且连通，适合表示层次关系或递归结构。
2. 完全图：每个顶点都与其他所有顶点相连，广泛用于社交网络建模等场合。
3. 二分图：顶点可划分为两个独立集，并且只允许同一集合内的边存在，适用于匹配问题如任务分配等。
4. 平面图：可以画在平面上而不交叉边，常见于地图着色等问题。
5. 稀疏图 vs 密集图：根据边的数量相对顶点数的比例来区分，前者更贴近现实世界中的许多复杂系统。
然而，在数学竞赛、计算机科学以及工程实践中，“最多”的定义可能指向某类图出现频率最高或拥有最广泛用途。例如，在随机图模型中，Erdős–Rényi 模型生成的简单随机图是研究概率图论的重要工具；而在社交网络分析中，小世界网络和幂律分布的网络模型占据主导地位。
综上所述，没有绝对意义上的“最多”，而是要看具体的研究方向和技术需求。对于特定领域的学者来说，他们关注的特殊图可能是基于该领域的需求决定的。