最适于表示稀疏无向图的是

无向图是由若干个顶点和连接它们的边组成的图，没有方向且边可以双向连通。而稀疏无向图是指边数相对于顶点数较少的无向图。在表示稀疏无向图时，我们需要选择一种最适合的方法。本文将从多个角度分析不同的表示方法，找出最适合表示稀疏无向图的是哪种方法。

邻接矩阵

邻接矩阵是最常用的表示图的方法之一。它将每个顶点看作一个矩阵中的行和列，如果两个顶点之间存在一条边，则在他们所对应的行和列上标志为1或者权值，否则标志为0。邻接矩阵适用于表示稠密图，因为它的空间复杂度为O(n^2)，其中n为顶点数。但是当图较稠密时，访问该矩阵中的每个元素将变得非常耗时。

邻接表

邻接表是另一种表示图的方法，它用单链表存储每个顶点所连接的边。每个顶点有一个链表，链表中存储所有与该顶点相连接的顶点和边信息。邻接表只需要储存每个顶点周围相邻的顶点，而不需要存储不存在的边，因此适用于稀疏图。邻接表的空间复杂度为O(n+e)，其中n是顶点数，e是边数，相对较小。

邻接表＋哈希表

邻接表＋哈希表是对邻接表的优化。邻接表＋哈希表采用哈希表来存储每个节点的链表，提高查找速度。在邻接表中查找是否有与节点相邻的节点是非常耗时的。因此，哈希表在此过程中有效帮助降低了时间复杂度，将其提高到O(1)。

CSR（Compressed Sparse Row）

CSR是一种压缩稀疏矩阵的方法。他将矩阵压缩成三个向量：一个存储每行起始位置的索引向量，一个存储每行中非零元素的值的向量，和一个存储每行中非零元素的列坐标的向量。这种方法适用于稀疏图，可以尽可能地压缩矩阵，达到更好的空间利用率。CSR可以通过对分解等式进行重构以在GPU上高效实现。

从以上方法中，我们可以看出，邻接矩阵更适用于稠密图，而邻接表和CSR更适用于稀疏图，邻接表＋哈希表可以提高查找速度。在表示稀疏无向图时，我们可以选择邻接表、邻接表＋哈希表或者CSR。