我正准备进行编码面试，并在图表上让我耳目一新。我想知道以下内容：在我看过的所有地方，假设邻接列表比大型稀疏图的邻接矩阵更有内存效率，因此在这种情况下应该是首选。此外，计算来自节点的输出边缘的数量需要矩阵中的O（N），而列表中的O（1），以及列表中的O（num相邻节点）中的相邻节点而不是O（N）表示矩阵 这些地方包括Cormen等人的书，或StackOverFlow：Size of a graph using adjacency list versus adjacency matrix?或维基百科。
但是，使用与压缩行存储表示类似的稀疏矩阵表示，内存要求仅为O（非零数）= O（边数），这与使用列表相同。节点的输出边数为O（1）（直接存储在CRS中），相邻节点可以列在O（num相邻节点）中。 为什么不讨论它？我是否应该假设CSR 是矩阵表示的图形的邻接列表表示？或者说矩阵是内存密集型的缺点，因为它们不考虑稀疏矩阵表示？
谢谢！
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并非每个人每天都使用稀疏矩阵表示（我恰好这样做:)，所以我猜没有人想到它们。它们是邻接列表和邻接矩阵之间的中介，如果你选择正确的表示，其性能与第一个类似，并且对于某些图算法非常方便。
例如，要获得两跳的邻近矩阵，您只需square the matrix。我用适当的CPU时间用Wikipedia link structure的稀疏矩阵表示成功完成了这个。