图的基本存储结构包括

图是人们日常生活中经常遇到的数据结构之一，它包含有一系列的节点或者称为顶点，以及这些顶点之间的连接，这些连接被称为边。在计算机科学中，图被广泛应用于各种问题求解，如路由算法、最短路径问题、最小生成树等等。那么，图的基本存储结构包括哪些呢？本文将从多个角度进行分析。

1. 邻接矩阵

邻接矩阵是图的常见存储结构。实现方法是使用一个二维数组来记录每个点之间的连接情况，如果两个点之间存在连接，则在二维数组中的相应位置上存放1，否则存放0。对于无向图而言，邻接矩阵是对称的；而对于有向图，则不一定对称。

邻接矩阵的优点是可以直观地表示图中的节点和边，可以方便地对节点和边的属性进行存储和操作。但是，邻接矩阵的空间复杂度是O(n^2)，当节点数量很大时，会占用过多的存储空间。

2. 邻接表

邻接表是图的另一种常见存储结构。实现方法是使用一个链表来存储每个点相邻的所有边和节点，每个节点都包含一个指向相邻节点的指针。也就是说，邻接表以每个点为起点，存储了该点所连接的所有其他节点信息。

邻接表相对于邻接矩阵而言，空间利用率更高，因为它只需要存储与每个节点相连的边和节点即可，而不需要存储整张图的连接情况。但是，它的时间复杂度较高，因为需要遍历整个链表来找到指定节点的相邻节点。

3. 关联矩阵

关联矩阵是一种将节点和边合并在一个矩阵里面的存储方式。实现方法是使用一个二维数组，行表示节点，列表示边，如果节点i与边j相连，则在第i行第j列的位置上存放1，否则存放0。

关联矩阵的优点是可以同时表示节点和边的信息，同时对于大型稀疏图的存储，它的空间利用率也较高。但是，关联矩阵的插入和删除操作较为复杂，并且当节点数量很大时，空间复杂度仍然很高。

综上所述，图的存储结构有邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等多种形式。在选择存储结构时，需要根据实际情况选择最为适合的存储方式，以实现高效的算法应用。