好的，没问题。 Python实现大规模图数据结构：CSR/CSC格式在图神经网络中的内存优化 各位同学，今天我们来探讨一下如何在Python中高效地处理大规模图数据结构，特别是针对图神经网络（GNN）的应用场景。我们将重点关注两种常用的稀疏矩阵表示方法：CSR（Compressed Sparse Row）和CSC（Compressed Sparse Column），以及它们在内存优化方面的作用。 1. 图数据的表示方法 在深入CSR和CSC之前，我们先简单回顾一下图数据的几种常见表示方法： 邻接矩阵 (Adjacency Matrix): 使用一个 N x N 的矩阵来表示图，其中 N 是节点数量。A[i][j] = 1 表示节点 i 和节点 j 之间存在一条边，否则 A[i][j] = 0。 优点：简单直观，易于理解和实现。 缺点：对于稀疏图（边的数量远小于节点数量的平方），会浪费大量内存空间，因为大部分元素都是0。 邻接列表 (Adjacency List): 为每个节点维护一个列表，列表中存储与该节点相邻的所有节点。 优点：节省内存，适用于稀疏图。 缺点：查找特定边 (i, j) …