可用于图的存储的表示方法有

在计算机科学中，图是一种由节点和边组成的数据结构。与其他数据结构相比，图由于其可用于表示任意的复杂关系，因此具有越来越广泛的应用范围。而为了在计算机中对图进行高效的存储和处理，一些常用的图的表示方法应运而生。

邻接矩阵

邻接矩阵是图存储的最简单、最直接的表示方法之一。对于一个有$n$个节点的无向图或有向图来说，我们可以用一个$n \times n$的矩阵$M$来表示它。如果这个图有一条从节点$i$到节点$j$的边，那么$M_{i,j}=1$，否则$M_{i,j}=0$。这种方式的优点是具有良好的空间局部性，可以非常快速地判断两个节点是否相连。但它的缺点是当图中有大量非连通边时，会浪费大量的空间。

邻接表

邻接表是一个数组的列表，列表中的元素分别表示每个图节点的出边，每个出边包含一个指向目标节点的指针。邻接表的优点是节省存储空间，并且它可以非常方便地迭代节点的出边。缺点是在确定两个节点是否相邻时需要遍历一个列表，这意味着它没有邻接矩阵那么快。

哈希表

哈希表作为一种高效地查找数据的数据结构，也可以用于图的存储。具体来说，这种方法中的每个元素或节点都有一个与之对应的哈希值。在图中，节点被转换成哈希值，这个哈希值被用来存储邻接节点的信息。哈希表结构可以在保证节点相关信息的同时，提供快速的查询速度。

链表

链表是一种简单的数据结构，将每个节点与它们的相邻节点连接起来。这是一种简单却灵活的表示方法，它支持动态添加和删除节点，适用于稀疏图的表示。它的缺点在于查询效率低下，要找到两个节点之间的关系需要进行遍历。

综上所述，不同的图结构在不同的情况下，可能会适于采用不同的方法进行存储。因此，在实际的应用中，选择合适的图形表示方法是非常重要的。