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python - Python中最有效的图数据结构是什么？

coder 2023-05-20 原文

我需要能够在 python 中操作一个大的(10^7 个节点)图。每个节点/边对应的数据是最少的，比如说，少量的字符串。就内存和速度而言，最有效的方法是什么？

dict 的 dict 更灵活、更易于实现，但我直观地希望列表列表更快。 list 选项还要求我将数据与结构分开，而 dicts 将允许类似的东西:

graph[I][J]["Property"]="value"

你有什么建议？

是的，我应该更清楚我所说的效率是什么意思。在这种特殊情况下，我的意思是随机访问检索。

将数据加载到内存中并不是一个大问题。这是一劳永逸的。耗时的部分是访问节点，以便我可以提取信息并衡量我感兴趣的指标。

我没有考虑将每个节点都设为一个类(所有节点的属性都相同)，但似乎这会增加额外的开销层？我希望有人对他们可以分享的类似案例有一些直接的经验。毕竟，图是 CS 中最常见的抽象之一。

最佳答案

我强烈建议您查看 NetworkX .这是一匹经过实战考验的战马，也是大多数“研究”类型在需要对基于网络的数据进行分析时使用的第一个工具。我已经在笔记本上毫无问题地操作了具有 100 条边的图形。它的功能丰富且非常易于使用。您会发现自己更多地关注手头的问题，而不是底层实现的细节。

Erdős-Rényi 的示例随机图生成与分析


"""
Create an G{n,m} random graph with n nodes and m edges
and report some properties.

This graph is sometimes called the Erd##[m~Qs-Rényi graph
but is different from G{n,p} or binomial_graph which is also
sometimes called the Erd##[m~Qs-Rényi graph.
"""
__author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""
__credits__ = """"""
#    Copyright (C) 2004-2006 by 
#    Aric Hagberg 
#    Dan Schult 
#    Pieter Swart 
#    Distributed under the terms of the GNU Lesser General Public License
#    http://www.gnu.org/copyleft/lesser.html

from networkx import *
import sys

n=10 # 10 nodes
m=20 # 20 edges

G=gnm_random_graph(n,m)

# some properties
print "node degree clustering"
for v in nodes(G):
    print v,degree(G,v),clustering(G,v)

# print the adjacency list to terminal 
write_adjlist(G,sys.stdout)

可视化也很简单:

更多可视化:http://jonschull.blogspot.com/2008/08/graph-visualization.html

关于python - Python中最有效的图数据结构是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1171/

pythonsection34graphperformancedata-structuresgraph-theory

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