有向图的存储结构

有向图是图论中的一个重要概念，指的是图中的边是有方向的，可表示图中不同对象间的单向关系。与无向图不同，有向图存储的数据结构需要明确表示边的方向，因此有多种存储结构可供选择。

邻接矩阵

邻接矩阵是用于存储图的最常用方法之一，被广泛应用于无向图、有向图和带权图等。邻接矩阵需要使用二维数组来表示图中不同节点间的关系，其中每个元素表示两个节点之间的边是否存在，常用0或1表示。

对于有向图而言，邻接矩阵的元素表示起点到终点的边是否存在。例如，当第i个节点连向第j个节点时，邻接矩阵中第i行第j列的元素值为1，否则为0。

邻接矩阵的优点是易于理解和实现，可以在O(1)时间复杂度内查找两个节点间的边是否存在，适用于比较稠密的图。缺点是空间复杂度较高，在稀疏图中浪费了大量的空间。

邻接表

邻接表也是一种常见的图的存储结构，由每个节点和连接在此节点上的其他节点组成的链表组成。对于有向图，每个节点对应的链表储存其指向的节点。

与邻接矩阵相比，邻接表可以更好地处理稀疏图，因为只有存在边的节点才会被存储。从每个节点开始遍历它连接的节点时，需要逐个扫描链表。在邻接表中，每个节点的链表中的元素需要标注其指向节点的下标、边的权重和指向下一个元素的指针，以满足查询等功能需求。

邻接表存储结构中的每个元素都是一条边，因此空间占用相对于邻接矩阵比较小，因此邻接矩阵适用于稀疏图。

邻接多重表

邻接多重表是针对无向图优化的，它由边和与边相关联的两个顶点组成的链表组合而成。若无向图中有一条边连接两个顶点i和j，则在邻接表中需要存两条边，一条由i指向j，另一条由j指向i。邻接多重表即避免了重复存储边的情况。

有向图的邻接多重表则需要在链表元素中添加标识，代表该边是起点为i还是j。

邻接多重表可以节省存储空间，避免了边的重复存储，适用于稀疏无向图。

跳表

跳表是为解决平衡树的性能问题而设计的，也可以用于有向图存储。跳表结构有多层，每一层都是有序的链表，其中最底层包含所有节点。跳表结构中的每个节点都记录了该节点的出度和指向的节点信息。

跳表的优势是可以快速进行节点关系的查找和查询，可参与相关算法的实现。当需要在有向图中查找两个节点间的路径时，使用跳表可以大大提升效率。

综上所述，有向图存储结构可以根据具体需求选择适当的存储方式。对于稠密图而言，邻接矩阵常常是更好的选择，而对于稀疏图则推荐使用邻接表或邻接多重表。当需要查询节点关系和路径信息时，跳表可以作为一种补充的数据结构来使用。