那么，是否有一个用于处理原始数据的高性能图形库，没有那些泛型/自动装箱开销？对于双重列表，您可以使用trove，对于线性代数，您可以使用netlib-java（示例可以让您更好地理解我对此问题的兴趣点。）
至于Graphs / Networks：我发现的所有lib都使用泛型，而且应该不是那么高效。我也可以为此做一些测试，但我相信堆管理的网络链接权重将低于double []，并且有一些位偏移来获得i和j的索引。使用场景：有数百个大小为4k * 4k的网络（大多数是稀疏的），在这组网络上运行一些遗传优化，对每个样本进行一些流量/最小路径估计。
所以，有：JGraphT，JUNG，ANNAS，JDSL（这些链接会导致API /代码示例暴露出可怜的Java Generics / Object所有这些包装纸）。有任何Trove-ish替代品吗？我已经创建了一些简单的实现，但只是决定四处寻找以避免发明合适的自行车......
任何意见，建议？
谢谢， 安东
PS：请不要开始使用泛型Java代码的性能，至少没有链接到一些不错的基准测试，好吗？ ;）答案 0 :(得分：2)
答案 1 :(得分：0)
您可以使用一些带行压缩的稀疏矩阵。不是最好的，也不是专业的，但你可以建立它。
嗯，有一些通用的稀疏矩阵实现，它们不会混淆泛型和一个相当可靠的性能基准： 谷歌代码java-matrix-benchmark ujmp related overview
最有说服力的是MTJ's sparse matrix。
如果您有任何建议或更新，请添加问题的答案。我会接受任何更好的想法。感谢。
答案 2 :(得分：0)