boost 图形库中边的随机访问（或其他方式的快速访问）答案

【问题标题】：Random access (or otherwise fast access) of edges in boost graph libraryboost 图形库中边的随机访问（或其他方式的快速访问）
【发布时间】：2016-12-16 17:29:41
【问题描述】：

我想运行 Monte Carlo 边交换，即随机均匀地选择图中的两条现有边，然后（如果满足某些条件）交换它们的端点。

我目前正在使用boost::random_edge 随机均匀地选择边缘。

#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/erdos_renyi_generator.hpp>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/variate_generator.hpp>
#include <boost/graph/random.hpp>
#include <boost/random/linear_congruential.hpp>

int main(int argc, char* argv[]) {
  typedef boost::adjacency_list<boost::setS,boost::vecS,boost::undirectedS> Graph;
  typedef boost::erdos_renyi_iterator<boost::minstd_rand, Graph> ERGen;
  typedef boost::uniform_int<> UniformIntDistr;
  typedef boost::variate_generator<boost::mt19937&, UniformIntDistr> IntRNG;

  // make random graph
  int n = 17000;
  boost::graph_traits<Graph>::edges_size_type m = 250000;
  boost::minstd_rand gen;
  Graph g(ERGen(gen, n, m), ERGen(), n);

  // make random number generator
  boost::mt19937 rng;
  UniformIntDistr dis(0, num_edges(g)-1);
  IntRNG gen_int(rng, dis);

  // select two edges uniformly at random (a million times)
  Graph::edge_descriptor e1;
  Graph::edge_descriptor e2;
  for (int i=0; i<1000000;i++) {
    Graph::edge_descriptor e1 = boost::random_edge(g, gen_int);
    Graph::edge_descriptor e2 = boost::random_edge(g, gen_int);
  };
}

对于边缘 >250k 的图，这会变得相当慢；每次使用random_edge 大约需要 1 到 10 毫秒。在之前运行时间相同的版本中，我在edges(g).first 上使用了std::advance（与上面的gen_int 相同）。在那个版本中，std::advance 占据了大部分计算时间。

我假设如果我可以获得edges(g) 的随机访问迭代器，事情会运行得更快，类似于对顶点here 的随机访问。

不过，我也愿意接受其他方法。应该有一些方法可以做到这一点，因为在 graph-tool 的 random_rewire 函数中有一个蒙特卡洛边缘交换的实现，它的运行速度比我的代码快得多。

【问题讨论】：

我发现，对于random_rewire 的许多关键字 args 的某种组合，graph-tool 命令完全符合我的要求（创建具有给定度数分类矩阵的图），所以我最终切换回图形工具以实现最佳性能。

标签： c++ boost graph random-access graph-tool

【解决方案1】：

不，您不能随机访问邻接列表：

Reason for not allowing random access to the vector of edges in adjacency lists

以下是洗牌边缘的不同方法的基准：

How to efficiently shuffle edges in a graph

【讨论】：