如何解决稀疏双向图的可压缩数据结构
我正在尝试围绕几个双向图优化一些代码。这些图表代表了个体之间关系的不同方面,例如个体 X 发起与个体 Y 相遇的次数(双向,因为该数字与 Y 发起与个体 X 相遇的次数是分开的) .
最初,这些关系值保存在每个实体对象的列表中,每条边的值都是 0-255。我遇到了一些 CPU 瓶颈,并开始考虑使用二维数组来绘制图形(可能会发送到 GPU 进行某些计算,但最初是为了减少缓存抖动),但我担心内存要求有点高对于我建模的人群来说太高了(0.5 - 200 万人)。我知道每个图中的数据都是稀疏的:个体往往在社区中,这使得第一种方法的记忆力相对较轻。
我是否遗漏了任何适用的数据结构?是否有任何压缩技术(甚至有损技术)可用于减少内存占用,但仍有助于常量指针取消引用?在 GPU 上可行的东西会很棒。
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