30分钟拿下408数据结构：十字链表与邻接多重表速成攻略

408考研数据结构里，图的存储结构一直是一个“看着都会、一考就懵”的章节。邻接矩阵、邻接表还稍微好一点，等看到十字链表和邻接多重表的时候，很多同学直接选择战略性放弃，觉得“这两个结构又偏又难，考的概率不大”。但实际情况是，408统考和各大自命题院校都很喜欢在这两个结构上出选择题，有时候还会在大题里让你根据图画出对应的存储结构。一旦考到，这就是最单纯的送分题，因为考点非常固定：结构定义、适用场景、指针含义、时空复杂度、简单画图。只要花30分钟把原理理顺，这部分分数几乎是可以“白捡”的。

这篇文章就围绕“用最短时间拿下十字链表和邻接多重表”来写，我会先带你把前置知识串一遍，然后分别拆解两种结构每个字段的含义，再通过具体例子演示画法，最后给出考场答题话术、易错点和一套30分钟的复习计划。不管你是刚开始复习，还是已经进入冲刺阶段，都能直接拿来用。

1. 为什么十字链表和邻接多重表容易丢分

1.1 统考大纲到底考什么

408大纲对“图的存储结构”这一块的要求是：掌握邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表的基本概念以及基本操作。要注意的是，这四个结构并不是平均用力的。邻接矩阵和邻接表当然最重要，十字链表和邻接多重表则属于“低频但稳定出现”的考点。常见考法就是选择题中问你“哪种结构适合有向图”“哪种结构求入度方便”“哪种结构适合无向图并便于删除边”，偶尔也会在综合题中出现“画出该图的十字链表/邻接多重表”这种小问。

很多同学丢分不是因为题目难，而是因为复习时直接跳过了这两个概念。等到考场上看到英文缩写或陌生字段名，第一反应就是“我不会”。实际上，十字链表和邻接多重表的知识点密度并不高，关键就几句话：十字链表服务于有向图，把邻接表和逆邻接表合在了一起；邻接多重表服务于无向图，让每条边只对应一个结点。把这两句话理解透，再配合画图训练，基本就能覆盖大部分考点。

1.2 丢分的三个典型原因

第一类是“结构适用范围”记忆混乱。十字链表里有“表头结点”和“弧结点”，邻接多重表里也有“表头结点”和“边结点”，很多人背着背着就把两者混了，最后变成“有向图用邻接多重表、无向图用十字链表”的错误结论。第二类是字段名太多，记不住。tailvex、headvex、hlink、tlink、ivex、jvex、ilink、jlink，八个字段放在一起，如果不理解每个字段为什么存在，死记硬背必然出错。第三类是只看文字不画图。考试如果只考概念判断，背一背可能还有用，但让你“根据图画出十字链表”的时候，光背定义是没有意义的，必须亲手画过一遍，知道指针怎么串起来。

这三点本质上是同一个问题：没有把存储结构理解成“数据结构”，而是把它理解成“名词解释”。数据结构必须有图、有指针、有具体例子，光背概念一定拿不到分。

1.3 这两个结构到底解决了什么问题

要理解十字链表和邻接多重表，先要理解它们出现的背景。邻接矩阵的优点是判断两个顶点之间是否有边非常快，但空间复杂度是O(n²)，顶点多而边少的时候浪费严重。邻接表节省了空间，但有向图中只方便求“出度”，不方便求“入度”；无向图里同一条边会被存储两次，删除或标记一条边时非常麻烦。

十字链表就是为了解决“有向图入度难求”的问题，它把邻接表和逆邻接表合并到一张表里，一个弧结点同时参与出边链表和入边链表。邻接多重表则是为了解决“无向图存储两次边”的问题，每条边只用一个边结点，同时挂在两个顶点的边链表中。这两种结构本质上都是对邻接表缺点的“补丁”，理解了这个动机，后面的字段设计就顺理成章了。

2. 前置复习：邻接表与逆邻接表如何互补

2.1 邻接表只能“顺藤摸出边”

邻接表的思路是：为每个顶点建立一个单链表，链表里保存从该顶点出发能够直接到达的邻接点。对于无向图来说，每条边会被记录两次，比如边(v0,v1)既出现在v0的链表中，也出现在v1的链表中。对于有向图来说，邻接表存储的是“以当前顶点为弧尾”的弧，也就是出边。

所以邻接表在计算有向图顶点出度时非常方便，直接从该顶点的链表头开始遍历，数一下结点个数即可。但计算某个顶点的入度就麻烦了：因为入边全部散落在其他顶点的链表中，需要扫描所有顶点的所有边链表，才能数清楚到底有哪些弧指向当前顶点。这个操作的时间复杂度是O(n+e)，在稠密图或需要大量求入度的场景下效率很低。

2.2 逆邻接表的方向反过来

逆邻接表正好反过来：每个顶点的链表里，存储的是“以当前顶点为弧头”的弧，也就是入边。这样一来，求入度变得很方便，直接数当前顶点链表里的结点个数即可，但求出度又要扫描全图。可以看到，邻接表和逆邻接表各自只解决了一个方向的问题，顾此失彼。

如果能把这两个方向合到一张表里，那就是十字链表。换句话说，十字链表并不是一个全新的概念，而是“邻接表 + 逆邻接表”的叠加，只是用一套结点把两套链表同时组织了起来。

2.3 两种表合并的思路

十字链表的做法是：每个顶点结点同时保存两个指针，firstout指向出边链表的第一条弧，firstin指向入边链表的第一条弧。每个弧结点同时保存弧尾下标、弧头下标，以及两个指针：一个用于把“弧尾相同”的弧串起来，另一个用于把“弧头相同”的弧串起来。这样，从任意一个顶点出发，既可以通过firstout沿着出边链表遍历所有出边，也可以通过firstin沿着入边链表遍历所有入边。

邻接多重表的思路类似，但它针对的是无向图。无向图中一条边不分方向，所以不需要“弧尾”“弧头”这种二元结构，只需要“一个边结点记录两个端点下标”。每个边结点通过两个指针分别挂在两个端点的边链表中，这样每条边只存储一次，但依然能被两个顶点同时访问到。理解了这条主线，后面的字段定义就容易记了。

3. 手把手看懂十字链表

3.1 十字链表的结构定义

十字链表，英文是Orthogonal List，是“正交链表”的意思，中文教材一般叫十字链表。它是有向图的一种链式存储结构，也可以看作邻接表和逆邻接表的结合体。在有向图中，一条弧有两个端点：弧尾和弧头。约定弧的方向是从弧尾指向弧头，例如弧<v,w>中，v是弧尾，w是弧头。很多同学在这里会搞反，记住“尾”在出发端，“头”在到达端，就和箭头的形状对应起来了：箭尾发出，箭头指向。

用C语言定义十字链表，通常包含弧结点、顶点结点和图结构三部分。弧结点中tailvex和headvex分别记录弧尾、弧头顶点在顶点表中的下标，hlink指向“弧头相同”的下一条弧，tlink指向“弧尾相同”的下一条弧，info存放权值等信息。顶点结点中firstin指向“以该顶点为弧头”的第一条弧，firstout指向“以该顶点为弧尾”的第一条弧。

#define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcNode { int tailvex, headvex; // 弧尾下标、弧头下标 struct ArcNode *hlink, *tlink; // 弧头相同的弧、弧尾相同的弧 int info; // 弧的信息，例如权值 } ArcNode; typedef struct VNode { char data; // 顶点信息 ArcNode *firstin, *firstout; // 入边链表头、出边链表头 } VNode; typedef struct { VNode xlist[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点表 int vexnum, arcnum; // 顶点数、弧数 } OLGraph;

这个定义中的字段名与王道、严蔚敏教材基本一致，实际考试答题时只要把字段功能写清楚，名字略有差异是没问题的。

3.2 每个字段的含义

这里最核心的区分是“hlink管入边，tlink管出边”。因为hlink指向的弧和当前弧拥有相同的headvex，也就是共同到达同一个顶点，所以它属于入边链表；tlink把tailvex相同的弧串在一起，也就是共同从同一个顶点出发，所以它属于出边链表。顶点结点的firstin和firstout分别指向这两条链表的第一个结点，这样就实现了“入度、出度都能快速求”的目标。

3.3 一个具体例子：从有向图到十字链表

下面用一个有向图来演示十字链表的画法。顶点集合为{v0, v1, v2, v3}，弧的输入顺序为：<v0,v1>、<v0,v2>、<v1,v2>、<v2,v3>、<v3,v0>。采用头插法建立十字链表时，后插入的弧会排在链表前面，这一点在考试中不影响正确性，因为十字链表不要求唯一的排列顺序，只要指针链完整即可。

按照输入顺序使用头插法，最终各顶点的指针为：

• v0.firstout指向<v0,v2>，沿着tlink可找到<v0,v1>；
• v0.firstin指向<v3,v0>，因为以v0为弧头的弧只有这一条；
• v1.firstout指向<v1,v2>；
• v1.firstin指向<v0,v1>；
• v2.firstout指向<v2,v3>；
• v2.firstin指向<v1,v2>，沿着hlink可找到<v0,v2>；
• v3.firstout指向<v3,v0>；
• v3.firstin指向<v2,v3>。

考试时如果要求画出完整十字链表，可以按以下步骤操作：第一，画顶点表，每个顶点写出data、firstin、firstout三个域；第二，为每条弧画一个弧结点，标注tailvex和headvex；第三，先串出边链表，把tailvex相同的弧通过tlink连起来；第四，再串入边链表，把headvex相同的弧通过hlink连起来。两个链表可以画成“十”字交叉的样子，这也是十字链表名称的由来。

3.4 出度和入度怎么求

十字链表最直观的好处就是求度和入度都很方便。计算顶点v的出度，只要从v.firstout开始，沿着tlink指针一路数下去，直到NULL为止。计算顶点v的入度，只要从v.firstin开始，沿着hlink指针一路数下去。

例如上面例子中，v2的出度为1，因为从v2.firstout出发只能遍历到<v2,v3>这一条弧；v2的入度为2，因为从v2.firstin出发，沿着hlink可以依次遍历到<v1,v2>和<v0,v2>两条弧。如果不用十字链表，用普通邻接表求v2的入度，需要扫描所有顶点的出边链表才能统计出来，效率差别非常大。这个对比也经常出现在选择题的选项描述中。

3.5 建立十字链表的算法

建立十字链表的过程并不复杂，核心就是“每读入一条弧，就生成一个弧结点，按头插法分别挂到对应顶点的出边链表和入边链表中”。代码如下：

void CreateDG(OLGraph *G) { int n, m, i, j, k; ArcNode *p; char v1, v2; scanf("%d %d", &n, &m); // 输入顶点数、弧数 G->vexnum = n; G->arcnum = m; for (i = 0; i < n; i++) { scanf(" %c", &G->xlist[i].data); G->xlist[i].firstin = NULL; G->xlist[i].firstout = NULL; } for (k = 0; k < m; k++) { scanf(" %c %c", &v1, &v2); // 弧 <v1, v2> i = LocateVex(G, v1); // 找到 v1 的下标 j = LocateVex(G, v2); // 找到 v2 的下标 p = (ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); p->tailvex = i; p->headvex = j; // 头插法插入出边链表 p->tlink = G->xlist[i].firstout; G->xlist[i].firstout = p; // 头插法插入入边链表 p->hlink = G->xlist[j].firstin; G->xlist[j].firstin = p; } }

这段代码中最容易出错的地方是：插入出边链表时，使用的是“弧尾顶点”的firstout；插入入边链表时，使用的是“弧头顶点”的firstin。简单来说，出边看尾，入边看头。算法的时间复杂度是O(n+e)，空间复杂度同样是O(n+e)，这也是408真题中常考的时间复杂度结论。

4. 手把手看懂邻接多重表

4.1 邻接表存储无向图的痛点

对于无向图，普通邻接表会把每条边存储两次。以边(v0,v1)为例，它既会出现在v0的邻接链表中，也会出现在v1的邻接链表中。如果只是遍历邻接点，这样做问题不大；但如果需要删除一条边，比如删除(v1,v2)，就必须同时到v1和v2两个链表中找到对应的边结点，分别进行删除操作。如果需要在图的遍历算法中标记某条边是否已被访问，也会遇到“一条边对应两个结点”的尴尬：标记了一个，还要找到另一个同步修改。

邻接多重表就是为无向图设计的改进结构。它的核心思想是：每条边只用一个边结点表示，这个结点同时记录两个端点下标，并且通过两个指针同时挂到两个顶点的边链表中。这样一来，一条边只占一份空间，却仍然能被两个顶点同时访问到。

4.2 邻接多重表的结构定义

邻接多重表，英文是Adjacency Multilist。它包含边结点、顶点结点和图结构三部分。边结点中mark用于标记该边是否被访问过，ivex和jvex记录边依附的两个顶点下标，ilink指向“依附于ivex顶点”的下一条边，jlink指向“依附于jvex顶点”的下一条边，info存放边的权值等信息。顶点结点中firstedge指向依附于该顶点的第一条边。

#define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct EBox { int mark; // 访问标记，0表示未访问，1表示已访问 int ivex, jvex; // 边依附的两个顶点下标 struct EBox *ilink, *jlink; // 分别指向依附于ivex和jvex的下一条边 int info; // 边的信息，例如权值 } EBox; typedef struct VexBox { char data; // 顶点信息 EBox *firstedge; // 指向依附于该顶点的第一条边 } VexBox; typedef struct { VexBox adjmulist[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; // 顶点数、边数 } AMLGraph;

这里要注意的是mark字段。很多同学会忽略它，但这个字段恰恰是邻接多重表的重要优势之一：由于每条边只有一个结点，想标记一条边是否被访问过，只需要修改一个mark值，不需要同时修改两个地方。这也是邻接多重表适合深度优先遍历、广度优先遍历以及删除边操作的原因。

4.3 每个字段的含义

有一个容易混淆的地方是有读者会把十字链表和邻接多重表搞混。十字链表处理的是有向图，所以有“弧尾”“弧头”两个方向字段；邻接多重表处理的是无向图，所以只有“两个端点”，没有方向。答题时先判断图的类型，再决定使用哪种结构，思路就会清晰很多。

4.4 一个具体例子：从无向图到邻接多重表

下面用一个无向图来演示邻接多重表。顶点集合为{v0, v1, v2, v3}，边集为{(v0,v1), (v0,v2), (v1,v2), (v2,v3)}，输入顺序同上，采用头插法。

最终各顶点的firstedge为：

• v0.firstedge指向(v0,v2)，沿着ilink可以找到(v0,v1)；
• v1.firstedge指向(v1,v2)，沿着ilink可以找到(v0,v1)；
• v2.firstedge指向(v2,v3)，沿着ilink可以找到(v1,v2)，再沿着jlink可以找到(v0,v2)；
• v3.firstedge指向(v2,v3)，jlink为NULL。

可以看到，v0这条顶点链中，(v0,v2)的ivex是0，(v0,v1)的ivex也是0，所以它们之间通过ilink连接。而v2这条链中，(v2,v3)的ivex是2，所以它通过ilink连接到下一个依附于v2的边(v1,v2)；(v1,v2)的jvex是2，所以它通过jlink连接到下一个依附于v2的边(v0,v2)。也就是说，在同一个顶点的边链表中，当前边到底使用ilink还是jlink，取决于该边是以ivex还是jvex的身份依附于当前顶点的。

画邻接多重表时，建议按以下步骤操作：第一，画顶点表，每个顶点包含data和firstedge；第二，为每条边画一个边结点，填写mark、ivex、jvex；第三，把每个边结点分别插入它两个端点的边链表；第四，检查每个顶点的边链是否包含所有依附于该顶点的边，确认没有遗漏。

4.5 建立邻接多重表的算法

建立邻接多重表的核心逻辑与十字链表很像：每输入一条边，就创建一个边结点，然后把它分别头插到两个端点的边链表中。

void CreateAMLGraph(AMLGraph *G) { int n, m, i, j, k; EBox *p; char v1, v2; scanf("%d %d", &n, &m); // 输入顶点数、边数 G->vexnum = n; G->edgenum = m; for (i = 0; i < n; i++) { scanf(" %c", &G->adjmulist[i].data); G->adjmulist[i].firstedge = NULL; } for (k = 0; k < m; k++) { scanf(" %c %c", &v1, &v2); // 无向边 (v1, v2) i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); p = (EBox *)malloc(sizeof(EBox)); p->mark = 0; p->ivex = i; p->jvex = j; // 头插法插入 i 顶点的边链表 p->ilink = G->adjmulist[i].firstedge; G->adjmulist[i].firstedge = p; // 头插法插入 j 顶点的边链表 p->jlink = G->adjmulist[j].firstedge; G->adjmulist[j].firstedge = p; } }

这段代码中有一个细节值得注意：当输入的是边(v1,v2)，且i不等于j时，新边结点会同时出现在两个顶点的链表中。如果题目要求处理自环，也就是i和j相等时，需要单独设计指针链接方式，但408统考中基本不会涉及这种特殊情况，复习时不必过度纠结。

4.6 删除一条边为什么更快

邻接表存储无向图时，删除一条边需要操作两个链表。例如删除边(v1,v2)，必须在v1的链表中找到(v1,v2)结点，还需要在v2的链表中找到另一个(v1,v2)结点，两个结点都要摘除，同时还要维护各自链表前驱结点的指针。如果之前某条边被标记或访问过，两个结点之间的同步也是一个麻烦事。

邻接多重表删除边时，只需要找到唯一的那个边结点，然后把它从ivex所在链表和jvex所在链表中分别摘下即可。虽然仍然需要调整两个链表，但只需要处理一个边结点，而且mark字段可以直接标识“已删除”状态，避免重复查找。正因为这一点，408中经常出现“无向图删除边、标记边时，使用邻接多重表比邻接表更方便”的判断选项。

5. 对比速记：一张表、四句话、一段答题话术

5.1 一图流对比表

这张表可以在复习时自己默写一遍，能够默写出来，说明概念基本过关了。注意十字链表里没有mark字段，邻接多重表里没有tailvex和headvex字段，这两个区别是选择题的高频“陷阱”。

5.2 四句话记忆法

第一句：十字链表属于有向图，邻接多重表属于无向图。这是所有记忆的前提。第二句：十字链表中，tail和firstout管出边，head和firstin管入边。一个“出”一个“入”，方向不要搞反。第三句：邻接多重表每条边只存一次，ilink跟着ivex走，jlink跟着jvex走。多念几遍就能记住。第四句：两种结构的空间复杂度都是O(n+e)，都适合存储稀疏图。考试时看到“空间复杂度是O(n²)”的选项可以直接排除。

5.3 考场答题规范话术

如果选择题要求解释“为什么十字链表能方便求入度和出度”，可以这样写：十字链表是邻接表和逆邻接表的结合，每个弧结点同时保存弧尾下标tailvex和弧头下标headvex，并通过tlink将弧尾相同的弧串成出边链表，通过hlink将弧头相同的弧串成入边链表。因此从某顶点的firstout出发可以遍历所有出边，求出度；从firstin出发可以遍历所有入边，求入度。

如果题目问“为什么邻接多重表适合无向图的边删除和标记”，可以这样写：邻接多重表中的每一条边只用一个边结点表示，边结点通过ilink和jlink同时挂到两个端点的边链表中。由于边结点唯一，标记边只需要修改一个mark字段，删除边只需要找到这一个结点并把它从两个链表中摘下，避免了邻接表中同一条边存储两次带来的同步问题。

这两段话几乎可以直接背下来，考试时根据题目要求适当删减，就是很好的作答框架。

6. 408常见考法与丢分陷阱

6.1 选择题高频判断

下面是几道常考的判断类选择题，可以先自己思考答案，再看解析。

判断题1：十字链表既适用于有向图，也适用于无向图。答案是错。十字链表中弧结点有tailvex和headvex，这是有向图弧的两个端点概念，无向图没有弧头和弧尾的区分。

判断题2：邻接多重表是十字链表的一种特殊形式。答案是错。两者结构类似，但服务对象不同：十字链表服务于有向图，邻接多重表服务于无向图，不能混为一谈。

判断题3：十字链表可以方便地求出有向图顶点的入度和出度。答案是对。这正是十字链表相对普通邻接表的优势。

判断题4：对于同一个无向图，邻接多重表的边结点个数比邻接表少。这个选项经常出现，严格来说邻接表把每条边存了两次，所以边结点数量约为邻接多重表的两倍。如果题目表述是“同一张无向图，邻接多重表边结点数是邻接表边链表结点总数的一半”，就是对；如果只是说“边结点更少”，通常也认为正确。

判断题5：十字链表和邻接多重表的空间复杂度都是O(n+e)。答案是对。n为顶点数，e为边或弧的数量，空间开销比邻接矩阵的O(n²)小。

6.2 手写存储结构示意题

考试画十字链表或邻接多重表时，阅卷重点通常有三个。第一，结构框架完整：顶点表要写清data和指针域，不能只画边结点不画顶点表。第二，指针链不丢：每个弧结点或边结点都必须出现在对应的链表里，确保遍历时能从表头出发访问到所有边。第三，字段值正确：tailvex、headvex、ivex、jvex的下标必须和顶点表对应，如果下标写反，即使指针画对了也会扣分。

还有一个很重要的考试经验：十字链表和邻接多重表的画法并不唯一。你用头插法得到的结果，和教材上可能长得不一样，但只要每个指针的含义正确，边的链接关系完整，就是正确答案。不要在考场上强迫自己回忆“标准画法”，浪费时间的概率很大。

6.3 算法设计题答题模板

如果遇到“设计十字链表或邻接多重表的存储结构，并实现建表算法”这种算法题，可以直接套用以下模板。第一步，定义顶点结点和弧/边结点结构体。第二步，初始化顶点表，将所有指针域置空。第三步，循环读入每条弧或边，定位两个端点在顶点表中的下标。第四步，生成新结点，填写相关字段。第五步，用头插法将新结点插入到对应链表中。第六步，输出或返回图结构，算法结束。

在解释复杂度时，建立十字链表和邻接多重表的时间复杂度都是O(n+e)，空间复杂度也是O(n+e)。把这个复杂度结论写上，也能获得过程分。如果题目还要求写出针对具体图的存储结果，不要忘记在算法之外单独画出顶点表和边链表。

7. 30分钟无痛复习计划

7.1 时间分配表

这套计划的核心不是“看”，而是“画”。只要亲手画上两遍，很多容易混淆的字段关系会自然理顺。如果时间充裕，可以再多画一组不同的图，直到不需要看书也能默写结构体定义。

7.2 三道自测题与解析

自测题1：有一个有向图，顶点为v0、v1、v2，弧为<v0,v1>、<v1,v2>、<v2,v0>。请画出它的十字链表结构。解析：这是一个三顶点三弧的环，v0的firstout指向<v0,v1>，v1的firstout指向<v1,v2>，v2的firstout指向<v2,v0>；同时v0的firstin指向<v2,v0>，v1的firstin指向<v0,v1>，v2的firstin指向<v1,v2>。每个顶点的出度、入度都是1。

自测题2：邻接多重表主要适用于存储哪类图？答案是无向图。它把一个无向边只存储为一个边结点，便于边的删除和标记操作，解决了邻接表存储无向图时边重复的问题。

自测题3：如果要在无向图中频繁删除边，应该优先选择哪种存储结构？答案是邻接多重表。因为每条边只有一个边结点，删除操作只需要调整两个顶点的链表指针，不需要像邻接表那样处理两个重复的边结点。

7.3 考前易错点清单

考前再把下面几条过一遍。第一，有向图用十字链表，无向图用邻接多重表，不要互换。第二，<v,w>中v是弧尾，w是弧头；tail对应出发端，head对应到达端。第三，十字链表中firstout和tlink处理出边，firstin和hlink处理入边。第四，邻接多重表中ilink和jlink分别跟随ivex和jvex，画图前先确定当前边是以哪个顶点身份挂入链表的。第五，两个结构的空间复杂度都是O(n+e)，不是O(n²)。第六，画图时下标从0开始，不要和顶点编号搞混。

8. 总结与后续复习建议

十字链表和邻接多重表在408数据结构中属于“投入产出比”很高的考点。它们不像最短路径、拓扑排序那样需要大量算法训练，核心就是四种存储结构之间的对比与选择。只要沿着“有向图用十字链表，无向图用邻接多重表”这条主线，把字段含义和指针关系通过画图理解清楚，选择题基本不会错，大题中的画图小问也能稳稳得分。

复习完这两个结构后，建议回到整个“图”章节，把邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表放到一起，从空间复杂度、求度便利性、删除边便利性、适用图类型四个维度做一次对比。你会发现它们之间并不是孤立的，而是各自解决不同的问题。之后再去做图的遍历、最小生成树、最短路径题目时，对“题目给出的存储结构会影响算法复杂度”这句话会有更深的体会。

如果你按照本文的30分钟计划动手画了两遍图，相信下次再看到十字链表和邻接多重表，就不会再想直接跳过了。也可以把这篇文章收藏备用，考前30分钟翻出来，对照易错点清单快速过一遍，比翻厚厚的教材更高效。