C++ 使用整数向量的邻接矩阵的内存节省方案

我尝试使用BFS和Edmonds-Karp算法解决图像分割问题，我使用

向量邻接矩阵
作为数据结构来保存保持图形垂直和水平链接的邻接矩阵

这是一个无向图，因此我认为可能有比完整的int向量矩阵更好的节省内存的方法

我在做什么

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

Adj_矩阵储备（totalV）；
对于（int i=0；i

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。因此，我想知道存储或表示这些邻接矩阵的更好方法是什么，这样可以节省内存和时间。
可以使用邻接列表来代替邻接矩阵。不同之处在于，当您没有足够的链接用于特定顶点时，其对应的adj_列表[i]向量所需的元素将少于其在邻接矩阵中预定义的totalV大小。这在稀疏图的情况下特别有用

此外，您可以对信息进行编码，以便在向量的单个元素中存储多个链接，以便以后可以使用位掩蔽
等技术对其进行解码。您可以尝试使用本征函数将其存储为稀疏矩阵。800x800整数相当于2.5兆。您是否使用受限硬件？8000x8000为250兆，8000x8000为25兆。