但一旦圖發生更新，預計算的結果就全部失效，需要重新計算。
對於上億節點的圖來說，這個重算代價是災難性的。
林老師說的沒錯，懶更新思路可以往這個方向遷移。
真正的難點不在於“懶更新”本身。
而在於怎麼判斷哪些節點需要更新，哪些可以暫時不動。
唐糖拿起筆，在草稿紙上畫了個示意圖。
如果把圖分成“活躍區”和“非活躍區”，每次查詢只遍歷活躍區，非活躍區首接用快取結果。
但這個劃分標準怎麼定？
按節點度數？
按更新頻率？
還是按查詢熱度？
她正想著，終端裡跳出一行提示。
依賴包下載完成，baseline編譯透過。
她點開baseline的主函式，載入了一個小規模測試圖——1000個節點，5000條邊。
終端裡跳出查詢結果：Query time: 45ms。
唐糖心裡快速估算了一下。
圖計算和普通的線性演算法不一樣。
現實中的圖往往遵循冪律分佈，一小部分樞紐節點擁有海量連線，而大量節點只有寥寥幾條邊。
就像微博上，幾個明星賬號有幾千萬粉絲，而普通人只有幾百個好友。
這就是“冪律分佈”，高度不均衡。
CPU的快取就像書桌上的常用資料架，主存（記憶體）就像樓下的圖書館，而磁碟則是城郊的檔案館。
CPU處理資料的速度極快，就像一個閃電俠，但它必須先拿到資料才能開始算。
在1000個節點的小圖上，所有資料剛好能塞進書桌上的資料架（CPU的L3快取），閃電俠伸手就能拿到，所以45毫秒就搞定了。
但一旦擴充套件到1億個節點，書桌放不下了，絕大部分資料只能堆在樓下的圖書館裡。
更麻煩的是，圖的訪問路徑是隨機的。
閃電俠一會兒要去三樓A區，一會兒要跑一樓C區，根本沒法提前規劃路線。
每次取資料都要跑一趟樓梯，大量的時間都浪費在“路上”，而不是“計算”上。
CPU空有一身算力，卻一首在等資料送過來。
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