图的存储结构主要有两种

图是一个由节点和边构成的数据结构，被广泛应用于计算机科学、社交网络、电信网络等领域。为了存储和处理图数据，人们设计出了多种图的存储结构，其中最常用的是邻接矩阵和邻接表。

一、邻接矩阵

邻接矩阵是一种使用二维数组表示图的存储结构，其中数组的行表示从节点i出发的边，列表示到达节点j的边。如果节点i和节点j之间有边相连，则矩阵中对应的元素值为1，否则为0。

邻接矩阵的优点是使用方便，可以通过简单的数组索引快速定位节点和边，检索和更新图数据也比较快速。此外，邻接矩阵还具有可靠的数据完整性和稳定的性能表现。

但是，邻接矩阵也有一些缺点。首先，当图中节点数量非常大时，邻接矩阵会浪费很多的空间，导致存储开销很大。其次，当图中的边数较少时，邻接矩阵会出现很多“0”元素，这些元素会占据大量的存储空间，导致浪费。因此，邻接矩阵适用于普通图，但在稀疏图中的存储效率较低。

二、邻接表

邻接表是一种使用链表表示图的存储结构，其中每个节点都以链表的形式存储它所关联的边。具体而言，邻接表中的每个节点表示一个图节点，该节点存储有一个指向链表头节点的指针，指向的链表中存储它所连接的所有节点。

邻接表的优点在于它可以有效地存储稀疏图，减少存储开销，提高存储效率。此外，邻接表还支持动态扩展和高效的检索、删除和添加操作，具有较好的数据可扩展性。

但是，与邻接矩阵相比，邻接表的存储和检索速度较慢。这是由于在邻接表中，需要使用指针间接访问和遍历元素，存在额外的时间开销。此外，邻接表所需的空间较多，需要较大的存储空间。

综上所述，邻接矩阵和邻接表各有优缺点，在不同的场景下应选择不同的存储结构。如果图是稠密的，即节点中多数都有边相连，邻接矩阵会更优；如果图是稀疏的，即节点间只有部分边相连，邻接表会更优。