用Map<Integer, List<Integer>>存无权有向图最直接：键为顶点ID，值为邻居列表；需用computeIfAbsent安全加边，遍历时用getOrDefault防空指针，稀疏图下比二维数组更省内存。
用 Map<Integer, List<Integer>> 存无权有向图最直接
Java 里实现邻接表，Map 套 List 是最轻量、最贴近直觉的方式。键是顶点编号（比如 int 类型的节点 ID），值是它能直达的所有邻居节点列表。
常见错误是把 Map<Integer, Set<Integer>> 当默认选择——除非你真需要去重或频繁查存在性，否则 List 更省空间、遍历更快，且插入顺序可控（对某些 BFS/DFS 实现有隐含影响）。
实操建议：
- 初始化时用
new HashMap<>()，别用new LinkedHashMap<>()除非你依赖插入顺序； - 每个新节点第一次出现时，必须显式调用
put(node, new ArrayList<>())，否则后续get(node).add(...)会触发NullPointerException； - 如果图稀疏（边数远小于
V²），这种结构比二维布尔数组节省大量内存。
加边操作必须判空 + 初始化，否则 NullPointerException 高发
很多人写 graph.get(u).add(v) 就完事，但 get(u) 返回 null 是常态——尤其当 u 还没作为键存过。
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典型错误现象：Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "java.util.List.add(Object)" because the return value of "java.util.Map.get(Object)" is null。
正确做法是封装一个安全的加边方法：
public void addEdge(int u, int v) {
graph.computeIfAbsent(u, k -> new ArrayList<>()).add(v);
}
computeIfAbsent 是关键：它既避免重复初始化，又天然线程不安全但够用（单线程图构建场景）。不要手写 if (!graph.containsKey(u)) graph.put(u, new ArrayList<>()); —— 多一次哈希查找，还可能漏掉并发竞争。
无向图要双向加边，但别重复初始化邻居列表
无向图本质是每条边对应两个有向边：u → v 和 v → u。但如果你分别调用 addEdge(u, v) 和 addEdge(v, u)，两次都会触发 computeIfAbsent，这没问题；真正容易错的是手动管理时忘了其中一边。
使用场景注意点：
- 读取边列表（如从文件或数组）时，循环里必须对每对
(u,v)调两次addEdge； - 如果后续要支持删边，
List的remove(Object)是 O(n)，此时换成Set更合适，但得接受额外开销； - 顶点编号不连续（比如只有 1、5、100 出现在边中），
Map自动跳过空洞，比数组更省心。
遍历时别直接用 for (int neighbor : graph.get(u)) 做空指针防御
运行期 u 可能根本不在图中（比如孤立节点未显式加入，或输入数据有误），这时 graph.get(u) 返回 null，增强 for 循环直接崩。
安全写法永远是先确认键存在，或用 getOrDefault：
for (int neighbor : graph.getOrDefault(u, Collections.emptyList())) {
// 处理 neighbor
}
性能上，Collections.emptyList() 是不可变单例，零分配；别用 new ArrayList<>()，每次调用都新建对象。
容易被忽略的一点：如果图构建阶段漏了某个节点（比如只加了边没显式声明顶点），它不会出现在 graph.keySet() 中，但你的算法可能默认所有顶点编号在 [0, n) 范围内——这时候得额外维护一个顶点集 Set<Integer> 或预初始化所有可能顶点。
