一.十字链表和邻接多重表
1.十字链表（专门优化有向图的邻接表）
核心问题：
普通邻接表存储有向图时，入边和出边分离------想查一个顶点的所有出度，直接查其邻接链表；想查所有入度，却需要遍历整个图的所有邻接链表，效率极低
设计逻辑：
将有向图的每一条边设计为一个独立的节点，节点中同时记录： 起点、终点、起点的下一条出边、终点的下一条入边；同时为每个顶点维护两个指针： 出度表头 （指向该顶点的第一条出度）、 入度表头 （指向该顶点的第一条入度）
核心优势：
出入度更方便，同时支持O(d)的出度和入度遍历，增删边时仅需修改相邻边节点的指针，无需遍历整个图，适配"频繁增删边、需要同时处理入度和出度"的有向图场景（如拓扑排序、关键路径的频繁操作）
十字链表相当于正邻接表逆邻接表的结合
但是空间利用率更高
2.邻接多重表（专门优化无向图的邻接表）
核心问题：
普通邻接表存储无向图时，同一条边被存储两次（i的链表存j，j的链表存i）------增删边时，需要同时找到并修改两个节点，操作繁琐且容易出错
设计逻辑：
将无向图的每一条边设计为一个独立的节点，节点中记录： 边的两个顶点、顶点1的下一条邻接边、顶点2的下一条邻接边 ；每个顶点仅维护一个指针，指向其任意一条邻接边节点
核心优势：
一条边仅存储一次，增删边时仅需操作一个边节点，修改其指针即可，适配"频繁删边、边数较多"的无向图场景
存储结构的核心选择原则（使用场景）
看"顶点数n"和"边数e"的比例，本质是"空间"和"效率"的权衡：
（1） 当e ≈ n²（稠密图）：选邻接矩阵，空间浪费少，查询边快；
（2） 当e ≈ n（稀疏图）：选邻接表，空间利用率极高，遍历邻接顶点快；
（3）当需要频繁操作有向图的入边/出边：选十字链表；
（4）当需要频繁增删无向图的边：选邻接多重表
二.代码
1.十字链表
1.1要点
删除:（和多重邻接表删除思想一样，重点考虑一条边两个顶点，在那两层分别找到这两个顶点）
遍历顶点 u 的 出边链，找到 <u, v> 弧，从出链摘除
遍历顶点 v 的 入边链，找到 <u, v> 弧，从入链摘除
free(弧节点)
核心:
弧的结构定义:包含（弧尾）出度，（弧头）入度
顶点结构:序号，元素，入度/出度头节点
图头结构:定点结构，约束边，边总数
释放图时候，站在每一层顶点头出遍历删除释放，一层接着一层
在添加边时候对入度出度同时进行头插法的操作，变会构成图中十字链表结构
no编号的出度入度的计算: 站在该节点的那一层上，分别看tailNext / headNext的节点数即可
1.2代码
.h
.c
main.c
2.邻接多重表
2.1要点
删除操作:邻接多重表删除，找a,b节点，找到这个边，在释放
核心:
一条边，要找两个点;删除时，找到边，i不一定就是V1,j也不一定是V2
比如，从节点进来，V1在iLink上，就从iLink找，V1在jLink上就从jLink找; 提供找的方法 ；iLink链接的是以V1为起始（i）/终止(j)位置的下一个边
边的关系：以i为头节点往下走，以谁为节点到j
2.2代码
.h
.c
main.c
