图的存储的表示方法有

图是一种重要的数据结构，被广泛用于计算机科学和工程中的各种应用中，例如社交网络分析、路线规划、电路设计等等。对于对图的操作和分析，图的存储和表示方法是至关重要的一步。本文将探讨几种主要的图的存储和表示方法。

1. 邻接矩阵

邻接矩阵是一种基本的图的存储表示方法，使用一个矩阵来存储图中所有的节点之间的连接关系和权重。如果图是无向图，则矩阵是对称的。如果是有向图，则矩阵不一定对称。邻接矩阵的优点是查询节点和边的时间复杂度都为O(1)，但缺点是可能会浪费大量的空间，因为矩阵中大部分值都是0。

2. 邻接表

邻接表是另一种常用的图的存储表示方法，使用链表存储图的节点和他们的邻居节点列表。每个链表节点都包含一个邻居节点的指针和一些与连接权重相关的元信息。邻接表相对于邻接矩阵需要更少的空间，并且对于那些稀疏的图而言，它的存储效率更高。然而，查询节点和边的时间复杂度为O(N+E)，其中N是节点的数量，E是边的数量。

3. 关联矩阵

关联矩阵是另一种图的存储表示方法，也是一个矩阵，其中行表示所有的节点，列表示所有的边。如果节点i与边j相连，则在(i,j)位置上的值为1，如果没有连接，则为0。相对于邻接矩阵和邻接表，关联矩阵虽然更加节省存储空间，但在查询节点的邻居节点和边时需要更多的计算。

4. 前向星

前向星是一种用于存储图的数据结构，它使用两个数组，一个存储每个节点的第一条出边的索引，另一个存储每个出边的目标节点和权重。前向星相对于邻接表而言，需要更少的空间，并且可以在查询节点和边的时间复杂度为O(1)的情况下储存图的连接信息。

综上所述，邻接矩阵、邻接表、关联矩阵和前向星是常见的几种图的存储表示方法。每种方法都有其优点和缺点，所以在选择合适的存储表示方法时需要考虑到图的类型、规模、密度等因素。通过前面的讨论，我们可以知道，邻接表和前向星是相对比较优秀的方法，它们可以节省空间和时间。因此，在处理比较大的图时，通常使用一种这两种方法。