C++ 快速bucket实现

在graph类中，我需要处理具有整数值（通常为1-1000）的节点。在每一步中，我都想从图中删除一个节点及其所有邻居。我还希望总是从最小值的节点开始。我花了很长时间思考如何以尽可能快的方式完成这项工作，并决定执行以下操作：

• 该图使用邻接列表存储
• 有一个巨大的数组

  std:：vector bucket[1000]

  按其值存储节点
• 最低非空桶的索引始终存储并保持跟踪
• 我可以通过选取索引的一个随机元素或如果bucket已经为空，则增加索引来快速找到最小值的节点
• 从bucket中删除所选节点显然可以在O（1）中完成，问题是要删除邻居，我需要首先搜索bucket[value of neighbor]中的所有邻居节点，这并不是很快

有没有更有效的方法

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我考虑使用类似于

std:：list bucket[1000]

的方法，为每个节点分配一个指向其“list元素”的指针，这样我就可以在O（1）中从列表中删除该节点。这在stl列表中是可能的吗？显然，这可以通过我可以手动实现的普通双链接列表来实现吗？

我最近用Bucket实现了一个优先级队列，做了类似的事情

我所做的是使用一个散列表（无序映射），这样，你不需要存储1000个空向量，你仍然可以得到O（1）个随机访问（一般情况下，不保证）。现在，如果您只需要存储/创建这个graph类一次，这可能并不重要。在我的例子中，我需要每秒数十次/数百次地创建优先级队列，并且使用哈希映射产生了巨大的差异（因为我只在实际拥有该优先级的元素时创建无序的_集，所以不需要初始化1000个空哈希集）。哈希集和映射在C++11中是新的，但在std:：tr1中已经有一段时间了，或者您可以使用Boost库

我能看到您和我的用例之间的唯一区别是，您还需要能够删除相邻节点。我假设每个节点都包含指向其邻居的指针列表。如果是这样的话，删除邻居应该采取

k*O（1）

和

k

邻居的数量（同样，通常是O（1），不保证，最坏的情况是无序映射/集合中的O（n））。您只需检查每个相邻节点，获取其优先级，这将为您提供到哈希映射中的正确索引。然后在优先级映射到的哈希集中找到指针，这个搜索通常是O（1），删除元素通常也是O（1）

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总而言之，我认为您已经非常清楚该做什么了，但是我相信使用哈希映射/集将使您的代码速度大大提高（当然，这取决于确切的用法）。对我来说，使用

无序映射

实现的速度比

向量

实现的速度提高了大约50倍。

以下是我要做的。节点结构：

struct Node {
    std::vector<Node*>::const_iterator first_neighbor;
    std::vector<Node*>::const_iterator last_neighbor;
    int value;
    bool deleted;
};

struct节点{
std:：vector:：const\u迭代器第一个\u邻居；
std:：vector:：const_迭代器last_neighbor；
int值；
删除bool；
};

连接邻接列表并将它们放在单个

std:：vector

中，以降低内存管理的开销。我使用的是软删除，所以更新速度并不重要

按值将指向节点的指针排序到另一个带有。将所有节点标记为未删除

按排序顺序遍历节点。如果正在考虑的节点已被删除，请转到下一个节点。否则，将其标记为已删除，并遍历其邻居并将其标记为已删除

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如果您的节点连续存储在内存中，那么您可以省略

最后一个邻居

，代价是在结构的末尾增加一个哨兵节点，因为节点的

最后一个邻居

是下一个节点的

第一个邻居

。

在普通C数组中使用STL容器感觉很奇怪。是的，这个评论是离题的。从向量和列表中删除元素的相对速度是

k*O（n）

和

k*O（1）

。

n

、

k

和

k

的值也很重要。如果

n

平均值为“小”，则向量可能非常快。输出是什么？一个近似的最小权重支配集？@BoPersson我认为K对于列表来说很小，你只需要调整两个指针来“跳过”链接中的某个元素list@rapmusic这在这里并不重要，但你是对的。谢谢你，这看起来很有希望。我将尝试此方法，并将其与我当前的解决方案进行比较：-）。这也是一种很好的方法，问题是（我必须承认我在问题中忽略了这一点）有时我想更改删除中某些节点的值，而不必重新排序列表。当将所有节点存储到地图中时，这可能更容易。我有点想知道，因为每个节点对标准贪婪算法的吸引力取决于它剩下多少个邻居。如果值只能增加，我会使用一级单调优先级队列（基本上是一个侵入性双链表向量）。否则，我将使用侵入式优先级队列。不幸的是，STL基本上无法提供侵入式数据结构（尽管您可能会看到Boost.intrusive）。谢谢，我肯定会这样做。如果您按照我在回答中解释的方式实现优先级队列设计，那么好的事情是，在O（1）（平均情况）中，几乎任何您可以想象的事情都是可能的，包括改变优先事项。