有向图和无向图的区别在于它们如何表示节点之间的关系。 在有向图中，边具有特定方向，这意味着从节点 A 到节点 B 的连接与从 B 到 A 的连接不同。这通常用箭头可视化。 相比之下，无向图的边没有方向，表示双向关系，其中 A 连接到 B 与 B 连接到 A 相同。例如，在社交网络中，无向图可以模拟相互友谊，而有向图可以表示单向关注或订阅。
用于每种类型的数据结构和算法都反映了这种区别。 有向图通常使用邻接表或矩阵表示，其中每个条目都明确地记录了方向。 例如，有向图的邻接表可能会为每个节点单独列出传出边，而无向图的邻接表会将 A→B 和 B→A 视为单条边。 像广度优先搜索 (BFS) 或深度优先搜索 (DFS) 这样的算法在这两种类型上都有效，但它们的行为会发生变化。 在有向图中，遍历尊重边的方向，即使节点在一个方向上可达，也可能导致断开连接的路径。 无向图简化了循环检测和连通性分析，因为边本身允许双向移动。
实际应用也突出了它们的区别。 无向图非常适合对对称关系进行建模，例如道路网络（其中道路是双向的）或协作网络（论文中的合著者）。 有向图适合需要不对称的场景，例如任务依赖关系（A 必须在 B 开始之前完成）或网页链接（页面 A 链接到页面 B，反之亦然）。 在两者之间进行选择时，开发人员必须考虑关系本质上是单向的还是相互的。 例如，将无向图用于类似 Twitter 的关注系统会错误地暗示相互关注，而将有向图用于相互友谊模型会使实现过于复杂。 了解这些区别可确保准确的建模和高效的算法选择。