图是一种重要的非线性数据结构，广泛应用于计算机数据处理及存储服务中。它由顶点和边组成，能够表示复杂的关系网络。图的存储方式直接影响算法的效率，因此选择合适的存储结构至关重要。常见的存储方法包括邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵使用二维数组表示顶点间的连接关系。对于具有n个顶点的图，邻接矩阵是一个n×n的矩阵。若顶点i和j之间存在边，则矩阵元素A[i][j]为1（或边的权值），否则为0。邻接矩阵的优点是易于实现和判断顶点间是否相连，但空间复杂度为O(n²)，在稀疏图中会造成空间浪费。

邻接表则使用链表或数组的数组来存储每个顶点的邻接点。每个顶点对应一个链表，链表中存储与其直接相连的顶点。邻接表适合稀疏图，空间复杂度为O(n+e)，其中e为边数，但查询两个顶点是否相连的效率较低。

图的基本操作包括添加顶点、删除顶点、添加边、删除边、遍历（如深度优先搜索和广度优先搜索）以及查找路径等。这些操作在计算机数据处理服务中具有广泛应用，例如社交网络中的好友推荐、路径规划中的最短路径计算、数据库中的关系查询等。

在存储服务中，图的实现需考虑数据规模和处理需求。大数据场景下，可采用分布式存储来优化性能。理解图的存储和基本操作有助于设计高效的计算机数据处理系统，提升服务质量和响应速度。