组织有向图数据的好方法是什么？

Question

这是我的情况。我有一个图表，其中包含在不同时间添加的不同数据集。例如，set1 可能有几千个节点，然后 set2 稍后出现，我们应用业务逻辑创建从 set1 到 set2 的边（并忽略 set1 中没有到 set2 的边的任何顶点）。然后在稍后的时间点，我们得到 set3、set4 等等，并且相同的过程适用于每个 set 和它的前一个 set。

问题，最好的组织方式是什么？我之前所做的是将节点命名为 set1-xx、set2-xx 等。我面临的问题是，当我试图在当前集和前一个集之间运行分析时，我必须在整个图表中运行一个循环并查找以“setx”开头的所有节点。随着图表的增长，花了很长时间，所以我想到了另一种解决方案，即创建一个名为“set1”的节点并将其连接到该特定集合的所有节点。我正在测试它，但我想知道是否有更有效的方式或构建方式来处理这样的数据结构？有没有办法以某种方式分割这样的数据？

我认为通用解决方案是应用程序，但如果它有帮助，我正在使用 neo4j（因此该数据库的任何特定解决方案也很好）。

Answer 1

您有一种非常特殊的有向图，称为分层图。

数据结构的选择主要取决于预期的图密度（前一个集合/层中有多少节点通常连接到当前集合/层中的一个节点）以及您需要对其执行的操作大多数时候。让每一层直接由一个数字索引表示绝对是一个好主意（也就是说，最外层的结构将是一个集合/层的数组），并且大概您也可以每层使用一个顶点数组。但是，每个顶点的边列表（仅输出，或输入和输出边集，具体取决于您是否向后遍历层）可能是以下任何一种：

• 顶点标识符的链接列表；如果图形非常稀疏并且经常添加/删除边，这很好。
• 已排序的顶点标识符数组；如果图非常稀疏且不可变，这很好。
• 布尔数组，由顶点标识符索引，确定给定顶点是否由当前顶点的边连接；如果图形很密集，这很好。

“顶点标识符”可以有多种形式。例如，它可以是下一层顶点数组的索引。

Answer 2

您的第二个解决方案是我要做的 - 创建一个 setX 节点并将属于该集合的所有节点连接到 setX。这样你的数据就被分区了，更容易查询。