在设计交通咨询系统中，如何应用图数据结构ADTGraph和链接队列ADTLinkQueue来高效存储和查询城市间的交通信息，并解决最优决策问题？

在交通咨询系统中，图数据结构ADTGraph非常适合用来表示和操作城市间的交通网络，而链接队列ADTLinkQueue则能够有效地管理查询结果的顺序。具体实现方法如下：

参考资源链接：[数据结构课程设计：交通咨询系统与ADT应用](https://wenku.csdn.net/doc/84zk4afqm9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，ADTGraph允许我们以图形的方式来构建城市的交通网络。在这个图中，每个城市可以被视为一个节点（Vertex），而城市之间的交通路线则可以看作是连接这些节点的边（Edge）。每个节点可以包含城市的名称、交通设施信息等属性，而边则可以包含路线的距离、费用、时间等信息。通过这种方式，我们可以利用ADTGraph提供的操作，如创建节点、添加边、删除节点和边等，来构建和维护整个交通网络的图数据模型。

接着，当用户需要查询时，例如寻找从城市A到城市B的最优路线，我们可以应用图的搜索算法来处理。比如，可以使用Dijkstra算法来找到最短时间的路径，或者使用A*算法来寻找最低费用的路径。这两种算法都依赖于图的数据结构来高效地搜索路径。

在搜索过程中，我们可以利用ADTLinkQueue来存储待处理的节点，并按照一定的顺序（比如时间或费用）来处理这些节点。一旦找到目标节点（即目的地城市），我们就可以从目标节点回溯到起始节点，得到整个最优路径的细节。

此外，在处理查询结果时，ADTLinkQueue的队列特性允许我们按特定顺序输出查询结果，这在处理如中转次数最少这类问题时尤为重要。我们可以根据实际需求，选择使用先进先出（FIFO）或优先队列（根据时间、费用等条件）来实现结果的有序输出。

总之，通过将ADTGraph和ADTLinkQueue结合起来，我们能够有效地构建一个交通咨询系统，解决用户提出的各种出行查询需求，并确保查询结果的高效性和准确性。这份资源《数据结构课程设计：交通咨询系统与ADT应用》提供了丰富的项目实战案例，深入讲解了数据结构在系统设计中的应用，有助于加深理解并掌握这些技巧。

参考资源链接：[数据结构课程设计：交通咨询系统与ADT应用](https://wenku.csdn.net/doc/84zk4afqm9?spm=1055.2569.3001.10343)