导读 在算法学习中，邻接表和邻接矩阵是两种常见的图表示方法。它们各有优劣，选择合适的结构至关重要！👉 构建邻接表👈 是个基础且实用的技能...
在算法学习中，邻接表和邻接矩阵是两种常见的图表示方法。它们各有优劣，选择合适的结构至关重要！👉 构建邻接表👈 是个基础且实用的技能，尤其适用于稀疏图场景。
首先，我们需要明确邻接表的核心：用数组存储每个节点，而每个节点关联一个链表，记录与其相连的所有边的信息。例如，对于无向图，可以为每个节点维护一个指向相邻节点的链表；有向图则只需记录出发点即可。
那么，如何选择呢？邻接表的优势在于空间效率高，特别适合节点数量多但边稀疏的情况（如社交网络）。相比之下，邻接矩阵虽然实现简单，但在边稀疏时会浪费大量内存。因此，当你面对的是“点多线少”的场景时，优先考虑邻接表吧！😄
💡 小贴士：如果需要快速判断两个节点是否直接相连，邻接矩阵更高效；若频繁添加或删除边，则邻接表更具灵活性。灵活运用，才能事半功倍哦！
✨总结：邻接表不仅构建简单，还高效实用，是图算法中的得力助手！💪
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