内存中的大图
Big graph in memory
我想在巨大的 pcaps 中记录所有使用的端口。有 65535 个可用端口，每个端口都可以相互通信：
总共 65535 x 65535 个链接
矩阵将非常稀疏（许多 0 项）。
此外，我认为边缘不必是定向的，因此可以将 Port1->Port2 添加到 Port2->Port1（这会将我们的值减少到 65535 * 65536 / 2）。
您将如何使用 python 存储它？在麻木？估计的内存消耗量是多少？
之后，我想找到一个端口的最大总和并将其弹出（）（整个行和列同时）。这意味着，我想找到例如Port1 使用了 500 次（从 Port2 到 Port1 100 次，从 Port3 到 Port1 300 次，Port4 到 Port1 100 次）...
从图形上讲，我想要有 65535 个可以相互连接的节点。然后我想找到在连接边上具有最高值总和的节点。之后，我想弹出节点（并删除相应的边，这将减少其他节点的总和）。
谢谢！
查看 Graph 的邻接表表示，它很可能满足您的需求。
然而，包含 65535 个顶点的图并没有那么大。即使你不能用一个简单的矩阵来表示它。
内存消耗为O(E+V)，顶点数为V (65535)，边数为E（在稀疏图上，它与V具有相同的量级）。
在 Python 中，根据稀疏程度，dict-of-dicts 可以很好地处理这个问题。
connections = { ..., 8080: { 4545:17, 20151:3, ...}, ...}
如果我理解你的操作是正确的，那么端口 p 的连接数是
count = sum( connections[8080].values() )
删除端口 p 是
del connections[p]
for conn in connections.values(): # edit, bug fixed.
if p in conn:
del conn[p]
如果您想通过仅存储一半对来尝试节省内存，那么简单性就会大打折扣。
我想在巨大的 pcaps 中记录所有使用的端口。有 65535 个可用端口，每个端口都可以相互通信： 总共 65535 x 65535 个链接
矩阵将非常稀疏（许多 0 项）。 此外，我认为边缘不必是定向的，因此可以将 Port1->Port2 添加到 Port2->Port1（这会将我们的值减少到 65535 * 65536 / 2）。 您将如何使用 python 存储它？在麻木？估计的内存消耗量是多少？
之后，我想找到一个端口的最大总和并将其弹出（）（整个行和列同时）。这意味着，我想找到例如Port1 使用了 500 次（从 Port2 到 Port1 100 次，从 Port3 到 Port1 300 次，Port4 到 Port1 100 次）...
从图形上讲，我想要有 65535 个可以相互连接的节点。然后我想找到在连接边上具有最高值总和的节点。之后，我想弹出节点（并删除相应的边，这将减少其他节点的总和）。
谢谢！
查看 Graph 的邻接表表示，它很可能满足您的需求。
然而，包含 65535 个顶点的图并没有那么大。即使你不能用一个简单的矩阵来表示它。
内存消耗为O(E+V)，顶点数为V (65535)，边数为E（在稀疏图上，它与V具有相同的量级）。
在 Python 中，根据稀疏程度，dict-of-dicts 可以很好地处理这个问题。
connections = { ..., 8080: { 4545:17, 20151:3, ...}, ...}
如果我理解你的操作是正确的，那么端口 p 的连接数是
count = sum( connections[8080].values() )
删除端口 p 是
del connections[p]
for conn in connections.values(): # edit, bug fixed.
if p in conn:
del conn[p]
如果您想通过仅存储一半对来尝试节省内存，那么简单性就会大打折扣。