三标准：
- 图结构占用的空间
- 确定图的一条给定边界花费的时间
- 从给定节点处找到邻居花费的时间
Edge List
- 以[v,w]为元素的列表，其中v，w为节点编号，每个元素表示一条边；
- 如果有权重，则元素形式为[v,w,k]
- 缺点：搜索某一特定边缘，必须进行遍历，最坏情况需要遍历完整个列表（不满足标准2）
表示方法：
[3,8], [4,5], [4,9], [7,8], [7,9] ]
Adjacency Matrices（邻接矩阵）
- 若图有V个节点，那么图的邻接矩阵为V*V大小。
- 若边界(i,j)存在，则对应矩阵元素值为1，否则为0。
- 如果有权重，矩阵元素值为权重，可能为
null - 无向图的邻接矩阵是对称的；有向图的邻接矩阵无需对称。
- 缺点1：所需存储空间大（特别是在稀疏图中）
- 缺点2: 搜索给定顶点的邻居时需要遍历一整行的V个节点（特别是邻居稀少时），花费的时间多，得到的结果少。
表示方法：
[ [0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0] ]
Adjacency Lists （邻接列表）
- 对于每个顶点，拥有一个邻接列表，包含所有邻居节点。
- 如果有权重，邻接列表中每个元素由两个数组成：顶点，权重
表示方法：
[ [1, 6, 8],
[0, 4, 6, 9],
[4, 6],
[4, 5, 8],
[1, 2, 3, 5, 9],
[3, 4],
[0, 1, 2],
[8, 9],
[0, 3, 7],
[1, 4, 7] ]