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我正在从事一个学术项目:编写一个库，用于在大型、加权、有向图上寻找最短路径。
规范是:
示例数据集是一个包含 1500 个顶点的图，每个节点平均有 5.68 条边。规范可能会有所不同，最多 20.000 个节点。
此外，我在 CPU/内存限制环境中工作:Android。
边缘权重不是微不足道的，也不是恒定的。它取决于图的可变状态。
我们必须离线工作。
我面临几个困难:
我需要一种有效的方法来存储、检索和更新图形数据。我应该使用带有来自 Java 类的查询的 SQLite 对象，堆上的大型自定义 Java 对象，还是什么？我认为这是性能最关键的方面。
我需要一种有效的方法来实现某种短路径算法。由于所有权重都是正数，我是否应该应用带有 ArrayList 作为访问节点容器的 Dijikstra 算法？
这是使用 NDK 的好案例吗？该任务是 CPU 密集型任务，但它也会频繁访问内存，所以我不这么认为，但我愿意做出贡献。
永远记住资源稀缺、内存不足、磁盘缓慢、CPU 宝贵(电池方面)。
任何建议都欢迎，干杯:)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！