在处理大规模图数据时，合理的结构优化能显著提升性能与可维护性。以下是常见优化策略：
1. 稀疏图表示
使用邻接表而非邻接矩阵，节省空间并加速遍历。
💡 示例：
2. 边压缩技术
合并重复边、使用位图或哈希表存储边信息，降低存储开销。
⚡️ 应用场景：社交网络关系图、路由表优化
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3. 拓扑结构优化
根据数据特性选择适合的图类型（如树、有向无环图、多重图）
📊 对比图：
4. 动态调整机制
通过懒加载或分块存储应对数据量增长，避免内存溢出
🔄 扩展阅读：图结构动态优化技巧
5. 并行计算支持
采用分布式图存储（如GraphDB、Neo4j集群）提升处理效率
🌐 图数据库架构示意图：
优化核心：平衡时间复杂度与空间利用率，结合具体业务场景选择方案
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