使用整数向量的邻接矩阵的内存节省替代方案

Question

我正在尝试使用 BFS 和 Edmonds Karp 算法解决图像分割问题，我使用 vector<vector<int>> Adj_Matrix 作为数据结构来保存保持图形的垂直和水平链接的邻接矩阵。

这是一个无向图，因此我认为可能有比使用完整的 int 向量矩阵更好的节省内存的选择。

我在做

Adj_Matrix.reserve(totalV);
for (int i = 0; i < totalV; i++){
     Adj_Matrix[i].reserve(totalV);
}

为数据结构预留内存，然后Adj_Matrix.clear();

但是在解析和计算大型 (>800x800) 矩阵时，我遇到了内存问题和崩溃。所以我想知道有什么更好的方法来存储或表示这些邻接矩阵，从而节省内存和时间。

Answer 1

您可以使用邻接列表来代替邻接矩阵。不同之处在于，当您没有足够的链接用于特定顶点时，其对应的 adj_list[i] 向量将需要比邻接矩阵的预定义 totalV 大小更少的元素。这在稀疏图的情况下特别有用。

此外，您可以对信息进行编码，以将多个链接存储在向量的单个元素中，以便以后使用位掩码等技术对其进行解码。