Для хранения небольших ориентированных графов или деревьев с количеством вершин от 2 до 100 можно рассмотреть несколько вариантов структур данных. Выбор структуры зависит от конкретных требований к работе с графом, таких как необходимость в быстром доступе к соседям, выполнении поиска по графу, добавлении и удалении вершин и рёбер.
Вот несколько предложений:
1. **Список смежности**:
- Это одна из самых популярных структур для представления графов.
- Каждая вершина хранит список всех своих соседей (для ориентированных графов — только исходящие рёбра).
- Для небольших графов её использование оправдано, так как позволяет экономить память и удобно итерироваться по соседям.
- Временная сложность для доступа к соседям — O(1) для получения списка и O(к) для обхода всех соседей, где к — количество соседей.
2. **Матрица смежности**:
- Это двумерный массив размером VxV, где V — количество вершин.
- Эффективно для плотных графов и позволяет быстро проверять наличие рёбер между любыми двумя вершинами (временная сложность O(1)).
- Однако для разреженных графов этот подход может быть неэффективен с точки зрения памяти, так как требует O(V^2) памяти.
3. **Смешанные методы**:
- В некоторых случаях может быть полезно комбинировать список и матрицу смежности, например, когда есть большое количество вершин, но не так много рёбер. Это позволит использовать преимущества обеих структур.
4. **Деревья**:
- Для деревьев, если у вас строго иерархическая структура (например, бинарное дерево), можно использовать простые структуры, такие как узлы, содержащие ссылки на детей.
- Также можно использовать адаптацию списка смежности, если дерево растёт в ширину.
В большинстве случаев для небольших графов от 2 до 100 вершин, **список смежности** будет наиболее эффективным выбором, обеспечивая гибкость и разумные затраты по памяти.