有向图的存储结构三种

有向图（Directed Graph）是图论中的一种基本概念，其特点是每条边有方向性，即从一个顶点指向另一个顶点。有向图可以用不同的方式存储，在实际应用中，不同的存储结构有其各自的优缺点。本文将从三个角度分析有向图的存储结构，包括顺序存储结构、邻接表存储结构和邻接矩阵存储结构。

一、顺序存储结构

顺序存储结构是将有向图中的顶点按照某种顺序依次存储在一段连续的内存块中，边则用一个二维数组存储。在这种存储结构中，一般以邻接矩阵作为边的存储方式。顺序存储结构的主要优点是可以随机存取顶点，检索速度很快，适用于对顶点的访问比较频繁的情况。但是，当图的规模很大时，顺序存储结构的内存消耗将非常大，而且当边的数量很少时，会出现很多空间浪费的现象。

二、邻接表存储结构

邻接表存储结构是将有向图中的每个顶点对应一个链表，链表中存储该顶点所指向的所有顶点。在邻接表中，每个节点对应一个顶点，节点中含有一个指针和顶点的编号两个成员。指针指向的是第一个邻接点节点。由于邻接表的链表数据结构可以很好地储存不同数量的边，所以这种存储结构在处理边数较少的稀疏图（Sparse Graph）时表现优异。但是，访问任意两个顶点之间的边的时间复杂度较高，需要遍历链表后才能确定其是否存在边。

三、邻接矩阵存储结构

邻接矩阵存储结构是使用二维数组存储有向图的。在邻接矩阵中，用行和列对应的定点来确定边。如果有一条边从i到j，则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1，否则为0。邻接矩阵存储结构的缺点是当图变得非常大时需要占用大量空间，但它的优点是在查找两个顶点之间存在的边时，时间复杂度为常数，非常适合处理边数较多的稠密图（Dense Graph）。此外，邻接矩阵存储结构具有O(1)的时间复杂度，很好地支持更新和删除操作。

综上所述，根据实际需求，不同的存储方式各有优缺点。如果有大量数据需要快速访问，则顺序存储结构是一个不错的选择。如果在一个稀疏图中，而且需要在每个节点中存储额外的数据，则邻接表存储结构是一种更为实用的方法。而邻接矩阵存储结构则更适合稠密图，但需要更多的空间来存储图的数据。