如何解决广度优先搜索算法中队列的预期大小
在未加权图上执行的最常见和最简单的操作之一是 Breadth-first search。
留给实际实现的算法的一个方面是如何实现队列，尤其是它应该具有什么容量。具体来说，对于具有 N 个节点的给定图，如果分配一个容量为 N 的队列，则肯定不会有时间需要重新分配队列，因为它已达到容量，但如果 N 值足够高，这可能会导致过多的 RAM 需求，如果图的结构导致队列很少使用（例如，充满卷须的丝状图），特别是如果 BFS 只有返回最大长度（如计算 graph diameter 所需）或总长度（如计算 Closeness centrality 所需）。
基于给定图的某些属性（即使有预处理），是否有关于 BFS 算法中队列的预期最佳大小的好论文？
如果有的话，它是否可以推广到 Dijkstra 等上下文中的其他最短路径树算法？
为了让我的具体实现细节更加具体，我正在研究使用 VecDeque 作为队列的 Rust 算法。我不知道为了 BFS 的目的还有什么更好的队列，因为不需要排序等......
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