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我有一个包含大约 5000 个节点的无向图 G。任何一对节点都可以通过边连接。边的长度、方向或其他特征是无关紧要的,两点之间最多只能有一条边,因此节点之间的关系是二元的。因此,总共有 12497500 条潜在边。
每个节点都由字符串名称而非数字标识。
我想存储这样一个图(作为输入数据加载到我的程序中),但我不确定哪种数据结构最好。
两种可能性:
bool[numNodes, numNodes]
和 Dictionary<string, int>
将每个节点名称与索引匹配。优点:简单、快速的查找。缺点:无法轻松删除或添加节点(必须添加/删除行/列)、冗余(必须小心 g[n1, n2]
与 g[n2, n1]
)、笨拙的语法,因为我每次都必须通过 HashMap。
HashSet<HashSet<string>>
。优点:直观,节点直接由字符串标识,易于“添加/删除节点”,因为只存储边,节点本身是隐式的。缺点:可能输入垃圾输入(“连接”三个节点的边,因为集合有三个成员)。
关于第二个选项,我也不清楚一些事情:
bool
数组更多的内存吗?HashSet
成员身份时它们才相等? (也就是说,使用 outerSets.Contains(new HashSet<string>{"node1", "node2"})
进行查询实际上会起作用吗?)bool
的数组长得多?最佳答案
在生成表示哈希表中的边的键以接近 O(1) 查找性能时,我很好奇使用字符串连接与元组。这里有两种可能性来处理无向边要求:
规范化键,无论在边的描述中首先指定哪个节点,键都是相同的。在我的测试中,我只是选择将序号比较值最低的节点作为键中的第一个组件。
在哈希表中创建两个条目,每个条目对应边的每个方向。
这里的一个关键假设是字符串节点标识符不是很长,因此键规范化相对于查找来说成本较低。
带有键规范化的字符串连接和元组版本的工作原理大致相同:在 Release模式下的 VirtualBox VM 中,在大约 3 秒内完成了大约 200 万次随机查找。
为了查看 key 规范化是否淹没了查找操作的效果,第三种实现不进行 key 规范化,但在边的两个可能方向上保持对称条目。这似乎在查找时慢了大约 30-40%,这有点出乎我的意料。也许底层哈希表桶由于元素数量的两倍而具有更高的平均占用率,需要在每个哈希桶内进行更长的线性搜索(平均)?
interface IEdgeCollection
{
bool AddEdge(string node1, string node2);
bool ContainsEdge(string node1, string node2);
bool RemoveEdge(string node1, string node2);
}
class EdgeSet1 : IEdgeCollection
{
private HashSet<string> _edges = new HashSet<string>();
private static string MakeEdgeKey(string node1, string node2)
{
return StringComparer.Ordinal.Compare(node1, node2) < 0 ? node1 + node2 : node2 + node1;
}
public bool AddEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Add(key);
}
public bool ContainsEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Contains(key);
}
public bool RemoveEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Remove(key);
}
}
class EdgeSet2 : IEdgeCollection
{
private HashSet<Tuple<string, string>> _edges = new HashSet<Tuple<string, string>>();
private static Tuple<string, string> MakeEdgeKey(string node1, string node2)
{
return StringComparer.Ordinal.Compare(node1, node2) < 0
? new Tuple<string, string>(node1, node2)
: new Tuple<string, string>(node2, node1);
}
public bool AddEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Add(key);
}
public bool ContainsEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Contains(key);
}
public bool RemoveEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Remove(key);
}
}
class EdgeSet3 : IEdgeCollection
{
private HashSet<Tuple<string, string>> _edges = new HashSet<Tuple<string, string>>();
private static Tuple<string, string> MakeEdgeKey(string node1, string node2)
{
return new Tuple<string, string>(node1, node2);
}
public bool AddEdge(string node1, string node2)
{
var key1 = MakeEdgeKey(node1, node2);
var key2 = MakeEdgeKey(node2, node1);
return _edges.Add(key1) && _edges.Add(key2);
}
public bool ContainsEdge(string node1, string node2)
{
var key = MakeEdgeKey(node1, node2);
return _edges.Contains(key);
}
public bool RemoveEdge(string node1, string node2)
{
var key1 = MakeEdgeKey(node1, node2);
var key2 = MakeEdgeKey(node2, node1);
return _edges.Remove(key1) && _edges.Remove(key2);
}
}
class Program
{
static void Test(string[] nodes, IEdgeCollection edges, int edgeCount)
{
// use edgeCount as seed to rng to ensure test reproducibility
var rng = new Random(edgeCount);
// store known edges in a separate data structure for validation
var edgeList = new List<Tuple<string, string>>();
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
// randomly generated edges
stopwatch.Start();
for (int i = 0; i < edgeCount; i++)
{
string node1 = nodes[rng.Next(nodes.Length)];
string node2 = nodes[rng.Next(nodes.Length)];
edges.AddEdge(node1, node2);
edgeList.Add(new Tuple<string, string>(node1, node2));
}
var addElapsed = stopwatch.Elapsed;
// non random lookups
int nonRandomFound = 0;
stopwatch.Start();
foreach (var edge in edgeList)
{
if (edges.ContainsEdge(edge.Item1, edge.Item2))
nonRandomFound++;
}
var nonRandomLookupElapsed = stopwatch.Elapsed;
if (nonRandomFound != edgeList.Count)
{
Console.WriteLine("The edge collection {0} is not working right!", edges.GetType().FullName);
return;
}
// random lookups
int randomFound = 0;
stopwatch.Start();
for (int i = 0; i < edgeCount; i++)
{
string node1 = nodes[rng.Next(nodes.Length)];
string node2 = nodes[rng.Next(nodes.Length)];
if (edges.ContainsEdge(node1, node2))
randomFound++;
}
var randomLookupElapsed = stopwatch.Elapsed;
// remove all
stopwatch.Start();
foreach (var edge in edgeList)
{
edges.RemoveEdge(edge.Item1, edge.Item2);
}
var removeElapsed = stopwatch.Elapsed;
Console.WriteLine("Test: {0} with {1} edges: {2}s addition, {3}s non-random lookup, {4}s random lookup, {5}s removal",
edges.GetType().FullName,
edgeCount,
addElapsed.TotalSeconds,
nonRandomLookupElapsed.TotalSeconds,
randomLookupElapsed.TotalSeconds,
removeElapsed.TotalSeconds);
}
static void Main(string[] args)
{
var rng = new Random();
var nodes = new string[5000];
for (int i = 0; i < nodes.Length; i++)
{
StringBuilder name = new StringBuilder();
int length = rng.Next(7, 15);
for (int j = 0; j < length; j++)
{
name.Append((char) rng.Next(32, 127));
}
nodes[i] = name.ToString();
}
IEdgeCollection edges1 = new EdgeSet1();
IEdgeCollection edges2 = new EdgeSet2();
IEdgeCollection edges3 = new EdgeSet3();
Test(nodes, edges1, 2000000);
Test(nodes, edges2, 2000000);
Test(nodes, edges3, 2000000);
Console.ReadLine();
}
}
关于c# - 大型无向图的高效存储、查找和操作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11874875/
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