圖是一種重要的非線性數據結構，廣泛應用于計算機數據處理及存儲服務中。它由頂點和邊組成，能夠表示復雜的關系網絡。圖的存儲方式直接影響算法的效率，因此選擇合適的存儲結構至關重要。常見的存儲方法包括鄰接矩陣和鄰接表。

鄰接矩陣使用二維數組表示頂點間的連接關系。對于具有n個頂點的圖，鄰接矩陣是一個n×n的矩陣。若頂點i和j之間存在邊，則矩陣元素A[i][j]為1（或邊的權值），否則為0。鄰接矩陣的優點是易于實現和判斷頂點間是否相連，但空間復雜度為O(n2)，在稀疏圖中會造成空間浪費。

鄰接表則使用鏈表或數組的數組來存儲每個頂點的鄰接點。每個頂點對應一個鏈表，鏈表中存儲與其直接相連的頂點。鄰接表適合稀疏圖，空間復雜度為O(n+e)，其中e為邊數，但查詢兩個頂點是否相連的效率較低。

圖的基本操作包括添加頂點、刪除頂點、添加邊、刪除邊、遍歷（如深度優先搜索和廣度優先搜索）以及查找路徑等。這些操作在計算機數據處理服務中具有廣泛應用，例如社交網絡中的好友推薦、路徑規劃中的最短路徑計算、數據庫中的關系查詢等。

在存儲服務中，圖的實現需考慮數據規模和處理需求。大數據場景下，可采用分布式存儲來優化性能。理解圖的存儲和基本操作有助于設計高效的計算機數據處理系統，提升服務質量和響應速度。