C++ 增压图CRS：体积重量和Dijkstra

我试图尽可能高效地构建一个图，因为我不需要在运行时更改我的图，所以我选择了

boost:：compressed\u sparse\u row\u graph

。现在问题很简单：如何向边添加权重并调用

boost:：dijkstra_最短路径

到目前为止，我已经完成了创建一个图表，但我不知道如何继续

我的要求是：尽可能少地浪费内存和时间。我面对的是一些节点数可能达到10^6的图。我正在关注这个条目，但我担心，正如我在维基中看到的那样，属性映射、索引映射和公司将成为我的程序的额外负担

您认为有没有一种方法可以最小化内存占用

谢谢你的帮助

// Properties: weights
typedef boost::property<boost::edge_weight_t, int> edge_weight;

// The graph itself as a compressed sparse row matrix
typedef boost::compressed_sparse_row_graph<boost::bidirectionalS, boost::no_property, edge_weight> boost_graph;

// Vertex iterator
typedef boost::graph_traits<boost_graph>::vertex_iterator vertex_iterator;

// Edge iterator
typedef boost::graph_traits<boost_graph>::edge_iterator edge_iterator;

// Adjacent nodes iterator
typedef boost::graph_traits<boost_graph>::adjacency_iterator adjacency_iterator;
typedef boost::graph_traits<boost_graph>::out_edge_iterator  outward_iterator;
typedef boost::graph_traits<boost_graph>::in_edge_iterator   inward_iterator;

int main(int argc, const char * argv[])
{
    std::vector<std::pair<std::size_t, std::size_t>> graph_edges;
    std::vector<int>                                 edge_weight;

    graph_edges.push_back(std::make_pair( 0,  1)); edge_weight.push_back(1);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 0,  3)); edge_weight.push_back(2);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 1,  4)); edge_weight.push_back(2);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 2,  4)); edge_weight.push_back(3);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 3,  4)); edge_weight.push_back(1);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 4,  5)); edge_weight.push_back(1);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 4,  6)); edge_weight.push_back(5);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 5,  7)); edge_weight.push_back(4);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 7,  8)); edge_weight.push_back(1);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 8,  9)); edge_weight.push_back(3);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 8, 11)); edge_weight.push_back(2);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 8, 12)); edge_weight.push_back(3);
    graph_edges.push_back(std::make_pair( 9, 10)); edge_weight.push_back(2);
    graph_edges.push_back(std::make_pair(12, 10)); edge_weight.push_back(4);

    // Create the graph
    boost_graph graph(boost::edges_are_unsorted_multi_pass, graph_edges.begin(), graph_edges.end(), 13);
    // ...

}

//属性：权重
typedef boost:：属性边\权重；
//图本身是一个压缩的稀疏行矩阵
typedef boost:：压缩的_稀疏的_行图boost_图；
//顶点迭代器
typedef boost:：graph_traits:：顶点迭代器顶点迭代器；
//边迭代器
typedef boost:：graph_traits:：edge_迭代器edge_迭代器；
//相邻节点迭代器
图形特征：：邻接迭代器邻接迭代器；
typedef boost:：graph_traits:：out_edge_iterator out_iterator；
typedef boost:：graph_traits:：in_edge_iterator introw_iterator；
int main（int argc，const char*argv[]
{
std：：向量图_边；
std：：向量边权；
图边。推回（std:：make_pair（0，1））；边重。推回（1）；
图边。推回（标准：：生成一对（0，3））；边重。推回（2）；
图边。推回（std：：生成一对（1，4））；边重。推回（2）；
图边。推回（标准：：生成一对（2，4））；边重。推回（3）；
图边。推回（标准：：生成一对（3，4））；边重。推回（1）；
图边。推回（标准：：制作一对（4，5））；边重。推回（1）；
图边。推回（标准：：制作一对（4，6））；边重。推回（5）；
图边。推回（标准：：制作一对（5，7））；边重。推回（4）；
图边。推回（标准：：制作一对（7，8））；边重。推回（1）；
图边。推回（标准：：形成一对（8，9））；边重。推回（3）；
图边。推回（std：：生成一对（8，11））；边重。推回（2）；
图边。推回（标准：：制作一对（8，12））；边重。推回（3）；
图边。推回（标准：：制作一对（9，10））；边重。推回（2）；
图边。推回（标准：：制作一对（12，10））；边重。推回（4）；
//创建图形
boost_图形（boost:：edges_是未排序的多过程，graph_edges.begin（），graph_edges.end（），13）；
// ...
}

使用连续容器（如

std:：vector）可以批量定义图形：

    boost_graph graph(boost::edges_are_unsorted_multi_pass, graph_edges.begin(), graph_edges.end(), edge_weight.data(), 13);