C++ boost：：子图是如何工作的？我们可以使用过滤图吗？

我使用boost:：subgraph，想知道它是如何工作的

Graph G;
add_vertex(A, G);
add_vertex(B, G);
add_vertex(C, G);
add_edge(A, B, G);
add_edge(A, C, G);
add_edge(C, B, G);
Graph &G0 = G.createSubgraph();
add_vertex(A, G0);
add_vertex(B, G0);

G0的内存成本是多少？我想G0必须存储为G0添加的所有顶点。G0是否也需要在G0上存储边

当遍历G0时，我们实际上是在G上遍历吗？ 对于每条边，我们需要检查其目标节点是否位于G0上。如果不是，则跳过该节点。所以我们有额外的支票费用。它是如何工作的

Boost也有过滤图 我们如何决定使用子图还是过滤图

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谢谢，

你的参考问题是C++问题，与Boost图无关。 您不能创建未绑定的引用（也不能重新绑定）。赋值将分配引用的对象

因此，原则上，您拥有但已修复的：

Graph G;
add_vertex(A, G);
add_vertex(B, G);
add_vertex(C, G);
add_edge(A, B, G);
add_edge(A, C, G);
add_edge(C, B, G);

Graph& G0 = G.createSubgraph();
add_vertex(A, G0);
add_vertex(B, G0);

我建议多读一些C++，因为当你使用一个高级的类库（如Boost图）时，不知道语言的本质会给你带来麻烦。 建议如下：

更新 算法的复杂性不受影响，但常数可以预期随着子图树的深度线性增加

子图的工作机制不是很复杂（只是大量代理）。关键在于映射存储在非根子图中的方式：

Graph m_graph;
subgraph<Graph>* m_parent;
edge_index_type m_edge_counter; // for generating unique edge indices
ChildrenList m_children;
GlobalVertexList m_global_vertex; // local -> global
LocalVertexMap m_local_vertex;  // global -> local
GlobalEdgeList m_global_edge;              // local -> global
LocalEdgeMap m_local_edge; // global -> local

图m\u图；
子图*m_父图；
edge_index_type m_edge_计数器；//用于生成唯一的边索引
儿童名单m_儿童；
GlobalVertexList m_global_vertex；//局部->全局
LocalVertexMap m_local_vertex；//全局->局部
GlobalEdge列表m_global_edge；//本地->全局
LocalEdgeMap m_local_edge；//全局->局部

正如您所看到的，将子图描述符映射到父（“本地全局”）描述符有相当大的开销

事情到底有多糟糕取决于用例，您需要对其进行分析：

• 随着子图嵌套得越深，性能将受到更大的影响
• 随着子图相对于父图变得更大，内存消耗将更成比例地增加
• 属性越小，内存使用的差异就越明显
• 如果突变发生在嵌套较低的子图上，涟漪效应将产生更多的减速效应
  • 在根图的VertexContainer上使用

    vecS

    ，通常会导致插入/删除时间缩短
  • 然而，对于迭代来说，优势在于

    vecS

    对于内存局部性
  我认为这两种影响都会减轻：
  • 查找/转换映射无论如何都会损害位置，无法自定义
  • 子图对某些集合使用向量存储，因此与向量相关的失效/重新分配成本存在

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感谢您修复我的代码。我们无法创建“未定义”的引用。我已将您的更改应用于我的原始问题。修复后，我们可以关注我的问题。创建/迭代子图需要多少内存/时间？哦。最好不要包含太多损坏的代码：S事实证明，它会分散很多注意力（过于宽泛）问题。更新我的答案位过滤图和子图一起具有不同的功能。因此，您可以根据自己的要求/需要来决定。