三元组在数据结构中主要用于表示稀疏矩阵和图等结构中的数据，其作用在于节省存储空间和提高计算效率。

1. 稀疏矩阵:

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。如果直接存储整个矩阵，会浪费大量的存储空间。而使用三元组表示法，可以只存储非零元素及其对应的行和列索引，从而大大减少存储空间。

三元组表示法: 每个非零元素用一个三元组 (row, col, value) 表示，其中 row 表示行号，col 表示列号，value 表示元素值。 所有非零元素的三元组构成一个三元组表。

优点: 节省存储空间，尤其对于高度稀疏的矩阵。

缺点: 访问元素需要查找，效率不如直接存储的矩阵高。 适合进行矩阵运算的稀疏矩阵算法，通常会根据实际情况选择更优的数据结构，例如压缩稀疏行（CSR）或压缩稀疏列（CSC）存储。

例子: 一个 5x5 的稀疏矩阵:
0 0 0 0 0
0 5 0 0 0
0 0 0 0 7
0 0 0 2 0
0 0 0 0 0
可以用以下三元组表示：

(1, 2, 5) (2, 5, 7) (3, 4, 2)

2. 图的表示:

在图论中，三元组也可以用于表示图的边。对于一个无向图，每个边可以用一个三元组 (u, v, weight) 表示，其中 u 和 v 是边的两个顶点，weight 是边的权重（如果是有权图的话，否则 weight 可以设置为 1）。对于有向图，则可以将其看作是有向边，方向由 u 指向 v。

优点: 简洁地表示图的边。

缺点: 查找某个顶点的邻接顶点需要遍历整个三元组表，效率较低。 对于图的表示，通常会使用邻接矩阵或邻接表等更有效的结构。

3. 其他应用:

除了稀疏矩阵和图，三元组还可以用于表示其他一些具有三元关系的数据，例如：

关系数据库: 可以将关系数据库中的一些三元关系数据表示为三元组。

知识图谱: 知识图谱中实体之间的关系可以用三元组 (实体1, 关系, 实体2) 来表示。

总结:

三元组是一种简单且高效的数据结构，尤其适用于表示稀疏数据。其优点在于节省存储空间，但缺点是访问元素的效率不如其他数据结构高。 选择使用三元组需要根据实际应用场景和数据特点进行权衡。 对于大型稀疏矩阵或图，更高级的稀疏矩阵存储格式或图数据结构往往更为高效。