关于有向图与无向图，两者间的核心差异在于元素间的方向性。接下来，我们将深入探讨有向图的邻接矩阵与邻接表的特性及其与无向图的区别。
先来谈谈无向图
图示一
这张图，便是无向图的示例。尽管其视觉表现稍显粗糙，但我们将基于此来分析其数据结构。
邻接矩阵：邻接矩阵是一种表现顶点间关系的方式，由两部分组成：V（顶点）和E（边）。它使用数组形式来存储图中的所有数据，清晰地展现了任意两个顶点间的关系。
图示二
如上图所示，这是无向图的邻接矩阵。其中，A到A的距离标记为0，表示自身到自身的距离总是0；而A到E的距离则用无穷∞表示，这是因为它们之间没有直接的连接。
邻接表：邻接表是结合顺序与链式分配的存储结构。对于无向图而言，有时会造成数据冗余。
图示三
如上图所示，是无向图的邻接表表示。可以看到，当表头结点A所指的链表中存在一个指向B的表结点时，表头节点B的链表中也会存在一个指向A的表结点，这便是数据冗余的体现。
接下来，我们转向有向图的邻接矩阵与邻接表。
图示四
此图为有向图的示例。我们接下来要探索如何表示其邻接矩阵与邻接表。
以B到A为例，虽然它们之间存在路径，但距离为2。而A到B则不存在直接或间接的连接。在邻接矩阵中，我们可以直接标记为0或相应的距离值。
图示五
如上图所示，这就是有向图的邻接矩阵表示。在矩阵中，我们可以清晰地看到各顶点间的关系及距离。
有向图的邻接表：
图示六
上图所示即为该有向图的邻接表表示。与无向图相比，有向图的表示方式更加聚焦于方向性，这也便是有向图与无向图的主要区别。
无论是邻接矩阵还是邻接表，都是用于表示图形结构的数据结构。关键在于我们如何理解并正确应用它们。通过仔细分析和周全的思考，我们可以准确无误地表示图的各项特性。