图的存储结构是

图是一种重要的数据结构，在许多领域中都被广泛使用，例如网络分析、物流规划、路线规划等。在计算机科学领域中，图的存储结构是研究的热点之一。本文将从多个角度对图的存储结构进行分析。

一、邻接矩阵

邻接矩阵是表示图的最常见方式。它用一个二维数组来表示一个图，其中每个顶点有一行和一列，数组中的值表示它们之间是否有边。如果有，该值将是边的权重，否则将是0或无穷大。邻接矩阵的时间复杂度为O(n^2)，其中n是顶点数。因此，对于大规模的图来说，邻接矩阵的存储和操作时间将是非常高昂的。

二、邻接表

邻接表是一个更有效的存储方法。它用一个数组来存储每个顶点的邻居列表，列表中存储与该顶点相邻的顶点和边的权重。邻接表的空间复杂度为O(n+e)，其中n是顶点数，e是边数，因此它适用于稀疏图。邻接表的时间复杂度为O(e)，因为对于顶点v，它的邻居列表大小为v的度数。

三、邻接多重表

邻接多重表是一个更复杂的数据结构，它适用于无向图。它将每个边作为一个节点，每个节点都有两个指针，分别指向它所连接的两个顶点。邻接多重表的空间复杂度为O(e+v)，其中v是顶点数，e是边数，它的时间复杂度为O(e)。

四、十字链表

十字链表是一种用于有向图的存储方法。它将每个顶点分为一个入度表和出度表，分别存储与其相邻的入边和出边。每个入边和出边都分别包含指向其起点和终点的指针。十字链表的空间复杂度为O(v+e)，其中v是顶点数，e是边数，它的时间复杂度为O(e)。

五、边集数组

边集数组是一种使用数组来表示图的方法。它将每个边存储在一个数组中，并使用两个指针分别指向边的起点和终点。边集数组的空间复杂度为O(e)，其中e是边数，它的时间复杂度为O(e)。

综上所述，不同的图存储结构适用于不同的场景。邻接矩阵适用于小规模密集的图，邻接表和邻接多重表适用于大规模稀疏的图，十字链表适用于有向图，边集数组适用于边的操作比较频繁的图。在实际应用中，我们可以根据不同的需求选择不同的存储结构。