假设图G采用邻接表存储

图是计算机科学中的一种数据结构，用于描述物件间的关系（连接）。通常，图由顶点（节点）和边组成。图可以采用不同的表示方式，如邻接矩阵和邻接表等。在本文中，我们将讨论使用邻接表表示图G的优缺点及其实现方法。

邻接表是一种基于链表的图存储结构。简单来说，邻接表中每个顶点都对应一个链表，该链表包含与该顶点相关联的所有边。邻接表常用于表示稀疏图，其中顶点数量较大，但边数相对较少的图。相比于邻接矩阵，邻接表的空间复杂度更低，但时间复杂度较高。

邻接表的实现方法如下：

1.创建一个大小为V（图中顶点数）的数组，将每个元素初始化为空链表。

2.对于每一条边(u,v)，在数组中找到u，并将v加入u的链表中。

3.如果图是无向图，则对于每一条边(u,v)，还需要在数组中找到v，并将u加入v的链表中。

下面是一个图G的邻接表表示的例子：

3

/ \

4 5

/ \ / \

1---2 6---7

在这个例子中，我们有7个顶点和6条边，对应的邻接表如下：

0:

1:

2:

3: 4 5

4: 1 3

5: 3 6 7

6: 5 7

7: 5 6

现在我们来讨论一下使用邻接表表示图的优缺点。

优点：

1.存储效率高：对于稀疏图，邻接表比邻接矩阵更节省存储空间。假设图中有V个顶点，E条边，邻接表存储需要O(V+E)的空间，而邻接矩阵存储需要O(V^2)的空间。

2.遍历效率高：通过顶点的链表可以很容易地遍历与该顶点相关联的所有边。在邻接表中查找某个顶点的度数也很容易，只需要查找其对应链表的长度。

3.方便插入和删除：向邻接表中插入或删除一条边只需要修改相应顶点对应的链表即可，时间复杂度为O(1)。

缺点：

1.查找效率低：在邻接表中查找两个顶点是否相邻需要遍历一个链表，时间复杂度为O(degree(V))，其中degree(V)是该顶点的度数。如果是密集图，查找效率会比较低。

2.实现复杂度高：相对于邻接矩阵的实现方法，邻接表需要通过链表实现，因此代码实现相对更加复杂。

3.存储顺序不稳定：邻接表中每个顶点的链表长度不固定，如果需要按照拓扑排序等方式存储，可能需要进行额外的排序操作。

综上所述，邻接表是一种有效的图表示方法。当图比较稀疏，而且插入和删除操作比较频繁的时候，邻接表是比邻接矩阵更加适合的。但如果需要频繁进行查找操作，可能需要使用其他数据结构。