對於有向圖來說，鄰接表是有缺陷的，關心了出度問題，想了解入度就必須要遍歷整個圖才能知道，反之，逆鄰接表解決了入度的情況。

把鄰接表與逆鄰接表結合起來，即有向圖的一種儲存方法十字連結串列(Orthogonal   List)。

我們重新定義頂點表結構

firstin表示入邊表頭指標，指向該頂點的入邊表中第一個結點；

firstout表示出邊表頭指標，指向該頂點的出邊表中第一個結點；

重新定義了邊表結點結構

其中

tailvex是指弧起點在頂點的下標，

headvex是指弧終點在頂點表中的下標，

headlink是指入邊表指標域，指向終點相同的一下條邊

taillink是指出邊表指標域，指向起點相同的下一條邊。

如果是網，還可以再增加一個weight域來儲存權值。

如圖

頂點依然是存入一個一維陣列{v0,v1,v2,v3}，實線箭頭指標的圖示完全與前面提到的鄰接表相同。就以頂點v0來說，firstout指向的是出邊表中的第一個結點v3。所以v0邊表結點的headvex=3，而tailvex其實就是當前頂點v0的下標0，由於v0只有一個出邊頂點，所以headlink和taillink都是空的。

我們重點需要來解釋虛線箭頭的含義，它其實就是此圖的逆鄰接表的表示。對於v0來說，它有兩個頂點v1和v2的入邊。因此v0的firstin指向頂點v1的邊表結點中headvex為0的結點①。接著由入邊結點的headlink指向下一個入邊頂點v2，如圖②

對於頂點v1,它有一個入邊頂點v2，所以它的firstin指向頂點v2的邊表結點中headvex為1的結點，如圖中的③。

firstin 指向headvex相同的，用的是headlink

firstout指向tailvex相同的，用的是taillink

十字連結串列的好處就是因為把鄰接表和逆鄰接表整合在一起，這樣既容易找到vi為尾的弧，也容易打到以vi為頭的弧，因而容易求得頂點的出度和入度。而且它除了結構複雜一點燃上，其實建立圖的演算法的時間複雜度與鄰接表相同，因此，在有向圖的應用中，十字連結串列是非常好的資料結構模型。

鄰接多重表

對於無向圖的邊操作，如下圖要刪除(v0,v2)這條邊要做

需要對鄰接表結構中右邊表的陰影兩個結點進行刪除操作，顯然比較煩瑣

因此，我們也仿照十字連結串列的方式對邊表結構進行一些改造，也許就可避免剛才的問題。

重新定義邊表結構：

其中ivex和jvex是與某條邊依附的兩個頂點在頂點表中的下標。ilink指向依附頂點ivex的下條邊，jlink指向依附頂點的下一條邊。這就是鄰接多重表結構。

我們來看結構示意圖的繪製過程，理解了它是如何連線的，也就是理解鄰接多重表構造原理了。如下圖，左圖告訴我們它有4個頂點和5條邊，顯然我們就應該先將4個頂點和5條邊的邊表結點畫出來。由是無向圖，所以ivex是0、jvex是1還是反過來都是無所謂的，不過為了繪圖方便，都將ivex值設定得與一旁的頂點下標相同

首先連線①②③④就是將頂點的firstedge指向一條邊，頂點下標要與ivex的值相同，這很好理解，接著，由於頂點v0的（v0,v1）的鄰邊有(v0,v3)和(v0,v2)。因此⑤⑥的連線就是滿足指向下一條依附於頂點v0的邊的目標，注意ilink指向的結點的jvex一定要和它本身的ivex值相同。同樣道理

連線⑦就是指(v1,v0)這條邊，它是相當於頂點v1指向(v1,v2)邊後的下一條。v2有三條邊依附，所以在v3之後就有⑧⑨。連線⑩的就是頂點v3在連線④之後的下條邊。

鄰接多重表與鄰接表的差別，僅僅是在於同一條邊在鄰接表中用兩個結點表示，而在鄰接多重表中只有一個結點。這樣對邊的操作就方便多了，若要刪除左圖的(v0,v2)這條邊，只要右圖的⑥⑨的連結指向改為^即可。

邊集陣列

邊集陣列是由兩個一維陣列構成。一個是儲存頂點的資訊；另一個是儲存邊資訊，這個邊陣列每個資料元素由一條邊的起點下標（begin）、終點下標（end）和權（weight）組成。

在邊集陣列中要查詢一個頂點的度需要掃描整個陣列，效率並不高。因此它更適合對邊依次時行處理的操作，而不適合對頂點相關的操作。回會學習一種克魯斯卡爾演算法。

資料結構如下