图的存储结构包括

图是一种常用的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用，包括算法、人工智能、网络和数据库等领域。图的存储结构对于图的操作和应用有着重要的影响，其中包括邻接矩阵、邻接表和十字链表等多种存储结构。

首先，邻接矩阵是一种简单易懂的图的存储结构。它通过矩阵来存储图中节点的关系，其中矩阵的行代表一个节点，矩阵的列代表与这个节点相连的节点。如果两个节点之间有边相连，则对应的矩阵元素为1；否则为0。邻接矩阵的存储优点在于可以通过简单的数组访问代码来查找和操作图中的节点和边。但是，邻接矩阵在存储边的数量非常大的稀疏图时使用空间和时间会非常浪费。

其次，邻接表是一个更加灵活的图的存储结构。邻接表用由指针链表构成的数组来存储节点和它们对应的边。每个节点包括一个指向所有相邻节点的指针链表，其中每个链表节点代表连接到这个点的另一个节点。邻接表的好处在于存储空间比邻接矩阵更小，因为它只存储了实际的边数。此外，邻接表的查找速度更快，因为只需要扫描邻接节点，而不是整个矩阵。但是，邻接表在查找节点之间的关系时需要更多的内存访问，因为它需要访问指向其他邻居节点的指针。

最后，十字链表是一种用于存储有向图和无向图结构的数据结构。与邻接表不同，十字链表中的每个节点包含两个链接列表。一个链接列表包含所有进入该节点的边，而另一个链接列表包含所有从该节点出去的边。通过这种方式，十字链表可以轻松地查找每个节点的出度和入度，并支持高效的深度优先搜索和广度优先搜索算法。但是，相对于邻接表和邻接矩阵，它需要更多的内存空间和指针操作。

综上所述，不同的图的存储结构各有优劣，而选择图的存储结构应该根据图的特性和所要求的操作的特点来进行。邻接矩阵适用于存储边数较少的稠密图，而邻接表适用于存储边数较多的稀疏图，并且支持高效的添加和搜索节点。十字链表适用于有向图和无向图的存储，它可以更好地支持搜索和处理节点的出度和入度。