图最直观的一种存储方法就是，邻接矩阵（Adjacency Matrix）。
邻接矩阵的底层依赖一个二维数组。对于无向图来说，如果顶点 i 与顶点 j 之间有边，我们就将 A[i][j]和 A[j][i]标记为 1；对于有向图来说，如果顶点 i 到顶点 j 之间，有一条箭头从顶点 i 指向顶点 j 的边，那我们就将 A[i][j]标记为 1。同理，如果有一条箭头从顶点 j 指向顶点 i 的边，我们就将 A[j][i]标记为 1。对于带权图，数组中就存储相应的权重。
用邻接矩阵来表示一个图，虽然简单、直观( 基于数组，所以在获取两个顶点的关系时，就非常高效 )，且便于计算( 可以很方便的转换为矩阵运算 )。但是比较浪费存储空间。
针对上面邻接矩阵比较浪费内存空间的问题，有另外一种图的存储方法，邻接表（Adjacency List）。
每个顶点对应一条链表，链表中存储的是与这个顶点相连接的其他顶点。
图中是一个有向图，每个顶点对应的链表里面，存储的是指向的顶点。
邻接表存储起来比较节省空间，但是使用起来就比较耗时间。
<aside> 💡 改进方法是可以根据实际需要，将链表改为数组、红黑数、跳表等更加高效的数据结构
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