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图需要存储的信息有以下这些
1、顶点信息
2、边或弧的信息，如果有权，也需要表示出来
3、顶点个数、边（弧）的个数
邻接矩阵及其实现
顶点数据存储：
一维数组
边（弧）信息存储
邻接矩阵
图中n个顶点之间相邻关系的n阶矩阵（即二维数组a[n][n]）
下面举例说明
无向图邻接矩阵，中间斜着的一条线上的0，代表的意义是同一顶点，其余部分，1代表2顶点之间有边，0代表无边。
无向网邻接矩阵，中间斜着的一条线上的0，代表的意义是同一顶点，其余部分，用一个大于所有边的权值的值来表示没有没有边，具体的值表示边上的权值。
有向图邻接矩阵，有几个特点，不一定对称，行方向上的非0元素的个数意味着该顶点的出度，列方向上的非0元素的个数意味着该顶点的入度。
邻接矩阵法的优点：
容易实现图的操作，如：求某顶点的度、判断顶点之间是否有边（弧）、找顶点的邻接点
邻接矩阵法的缺点：
n个顶点，需要n*n个单元存储边（弧），空间效率为O（n2），
对于稀疏图的话，尤其浪费空间
图的java定义，图当中顶点类型为int，然后有4个顶点，6条边（弧），该定义既可以表示有向图，也可以表示无向图，同时也可以表示有整形权的网。
public class Graph {
int vn;
int en;
int[] vex;
int[][] arc;
public static void main(String[] args){
Graph graph = new Graph();
graph.vn = 10;
graph.en = 20;
graph.vex = new int[graph.vn];
graph.arc = new int[graph.vn][graph.vn];
}
}
建图运算，我们设置了1,2,3,4一共四个顶点，然后，在所有不同顶点之间画上了边，其实这里我们就是做了一个完全图（至于是有向还是无向，全看你怎么理解和使用了）
for (int i = 1; i <= 4; i ++){
graph.vex[i - 1] = i;
}
for (int i = 1; i <= 4; i ++){
for (int j = 1; j <= 4; j ++) {
graph.arc[i - 1][j - 1] = i == j ? 0 : 1;
}
}
邻接表及其实现
是顺序与链接相结合的图的存储方式
所有顶点组成一个数组，为每个顶点建立一个单向链表
下面还是举例说明
无向图邻接表
无向网邻接表，增加了每一条边的权值信息
有向图邻接表
邻接表的优点：
空间效率高；容易寻找顶点的邻接点
邻接表的缺点：
对于有向图而言，查询顶点的出度很容易，但是要查询入度，就需要遍历整个表。
邻接表的java定义，这里我们跟前面的概念部分有所不同，不过问题不大，需要注意的是，如果是网的存储的话，这样的做法就不行了，可能需要针对边，再做一个类。
public class GraphWithLink {
Vex[] vex;
List<Vex> arc = new LinkedList<Vex>();
int vn;
int en;
}
public class Vex {
int i;
}
建图运算，我们还是建一个4个顶点的完全图
public static void main(String[] args){
GraphWithLink graph = new GraphWithLink();
graph.vn = 4;
graph.en = 6;
graph.vex = new Vex[graph.vn];
for (int i = 1; i <= 4; i ++){
Vex vex = new Vex();
vex.i = i;
graph.vex[i - 1] = vex;
}
for (int i = 1; i <= 4; i++) {
graph.arc.add(graph.vex[i - 1]);
for (int j = 1; j <= 4; j++) {
if (i != j){
graph.arc.add(graph.vex[j - 1]);
}
}
}
}
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2836128/blog/796647