我想生成一个巨大的加权无向图，由一个巨大的邻接矩阵AJM表示。所以对于i和j的循环，
AJM [i] [j] = AJM [j] [i]
AJM [i] [i] = 0
权重在区间中生成为随机双数，比如[0.01,10.00]。如果我有10k个顶点，矩阵将是10k乘10k，带有双重类型的条目，如果我存储它，它在内存中是一个巨大的块。
现在我想为所需的边数设置一个阈值E，并忽略权重大于某个阈值T的所有边（T由E确定，E由用户定义），只存储最小的E边在载体中T下的重量供以后使用。你能否给我一些建议如何以有效的方式实现这一目标？最好避免整个邻接矩阵的任何存储，只需使用流结构。所以我想知道我应该如何生成矩阵并进行阈值处理？
我想是需要写文件和阅读文件，对吧？
一种方法是，在对文件进行某种操作之后，我设置了阈值E并执行以下操作：
我逐个从矩阵中读取元素，所以我不读整个矩阵（你能展示一些用于实现这个目的的C ++代码行吗？），并将其权重插入到一个小堆中，然后存储它向量中对应的边缘索引。当堆的大小达到E时我停止，这样边缘索引的向量就是我想要的。
你认为这是正确的方法吗？还有其他建议吗？请指出我在这里可能遇到的任何错误。非常感谢你！
答案 0 :(得分：0)
如果不需要保留原始的阈值图表，那么听起来有一种简单的方法可以节省大量的工作。给定顶点数（V = 10,000），边数（E）是用户可配置的。只需随机选择顶点对，直到获得所需的边数。我错过了一个明显的原因，为什么这不相同？