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Adnjacency矩阵，该矩阵保持图形的垂直和水平链接。

这是一个无向图，我认为可能有更好的内存保存替代方案，而不是拥有完整的int向量矩阵。

我正在做

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

为数据结构保留内存，然后Adj_Matrix.clear();

但在解析和计算大型（> 800x800）矩阵时，我遇到了内存问题和崩溃问题。因此，我想知道什么是存储或表示这些邻接矩阵的更好方法，可以节省内存和时间。

Answer 1

您可以使用邻接列表代替邻接矩阵。不同之处在于，当您没有足够的链接用于特定顶点时，其相应的 adj_list [i]向量将需要比在邻接矩阵情况下具有的预定义totalV大小更少的元素。这对于稀疏图形的情况特别有用。

此外，您可以对信息进行编码，以便在矢量的单个元素中存储多个链接，以便稍后使用位屏蔽等技术对其进行解码。