在Python中更新容量igraph

Question

我目前正在审查一个工作系统，以确定可以优化的区域。我发现，在循环低于％左右，70

for t in G.get_edgelist(): 
    eid = G.get_eid(*t) 
    origin = G.vs[t[0]]['name'] 
    destin = G.vs[t[1]]['name'] 

    if fc.cpdict[origin]['node_type'] == 'dependency': 
     cp_func[nodes.index(destin)] *= cp_func[nodes.index(origin)] 

    cap = cp_func[nodes.index(origin)] 
    G.es[eid]["capacity"] = cap 

系统需要更新，因为模型时最后一次迭代已经改变边缘的容量增加了运行时间。在why-is-add-edge-function-so-slow-ompared-to-add-edges答案状态

原因是igraph在C层中使用索引边界列表作为其数据结构。该索引使得可以在固定时间内查询特定顶点的邻居。如果图形很少发生变化，这很好，但是当修改操作比查询要频繁得多时，这会变成一种负担，因为每当添加或删除边缘时，都必须更新索引。

有没有更好的方法来做这个更新。

Answer 1

如果别人正在寻求帮助，或有更好的解决方案。回顾我有以下改动去的文档后：

def update_capacity(self, components, comp_sample_func): 
     for comp_index, (comp_id, component) in enumerate(components.iteritems()): 
     for dest_index, dest_comp_id in enumerate(component.destination_components.iterkeys()): 
      if component.node_type == 'dependency': 
       comp_sample_func[dest_index] *= comp_sample_func[comp_index] 

      edge_id = self.comp_graph.get_eid(comp_id, dest_comp_id) 
      self.comp_graph.es[edge_id]['capacity'] = comp_sample_func[comp_index] 

我创建的节点具有相同顺序我的有序字典，然后检索与该指数的顶点。这给了10-20％的改善。