图的三种存储方式为

图形结构是一种常见的数据结构，用于表示各种信息，包括各种技术、社交网络、物流等情况。在计算机科学中，图像是由顶点和边缘组成的一组对象。在现实生活中，它们可以表示各种关系，例如人与人之间的社交关系，城市之间的道路联通等。为了有效地处理和分析图形数据，需要使用三种不同的存储方式：邻接矩阵、邻接链表和十字链表。

第一种存储方式是邻接矩阵。这种方法通常用于小型和极少变更的图像，因为它需要大量的内存来存储图像中所有边缘的连接关系。在邻接矩阵中，每个节点都用一个唯一的 ID 来标识，节点之间存在边，边之间的关系可以用 0 或 1 表示。如果边存在，则节点之间的值为 1，如果不存在，则值为 0。邻接矩阵是一个二维矩阵，可以快速地检索节点之间的连接状态和属性。然而，如需增加或删除节点，可能需要对整个矩阵进行重构，因此不适合大型图像，这是一个欠缺。

第二种存储方式是邻接链表。这种方法存储图像中所有边缘的连接关系，单个节点只需要存储与其相邻的节点即可，这提高了存储的效率，尤其适合大型图像的存储。对于邻接链表，每个节点都存储它所有相邻节点的元素地址。当需要获取某个节点及其相邻节点的信息时，只需通过查找该节点的地址即可访问。与邻接矩阵不同，在邻接链表中增加或删除节点的复杂度较小，因为它只涉及相邻节点之间的修改，而不影响整个链表。但是，如需查找两个不相邻的节点之间的连接状态和路径，可能需要进行多次遍历和检索，因此效率稍低。

第三种存储方式是十字链表。这种存储方式是邻接链表的一种改进，提高了查找任意两个节点之间的效率，这种存储方式基于二叉树结构，将节点中的in和out两个指针分别指向连接到该节点的子节点和父节点。每个节点记录指向其相邻节点的地址和指针，因此，如需查找任意两个节点之间的路径，只需遍历相应的链表即可。此外，十字链表还提供了一些有用的功能，如节点的出度和入度，可以轻松计算出节点的度和中心性等参数。

总的来说，选择何种存储方式应根据所处理的数据大小、应用场景以及对算法的运行时间和可读性的要求。邻接矩阵适用于小型和静态图像，邻接链表适用于大型和变更频繁的图像，十字链表则可以更高效地处理连接和路径查找。因此，在实际应用中，我们应该根据实际情况选择最合适的算法来处理相应的任务。