更新頻率是歷史資料，而查詢是即時的。
如果一個節點過去更新頻繁，但當前查詢路徑並不經過它，那把它划進活躍區就是浪費計算資源。
反過來，一個過去更新少的節點，如果恰好是當前查詢的必經之路，那它就必須被即時計算。
“歷史頻率和當前查詢不匹配……”
十點零五分，結果出來了。
查詢延遲：180毫秒。
雖然比第一次的200毫秒快了20毫秒，但離目標還差得多。
“方向對了，但粒度太粗。”
唐糖在“按更新頻率劃分”旁邊打了個問號。
歷史頻率不行，那即時頻率呢？
如果能根據當前查詢的上下文，動態判斷哪些節點需要更新……
她拿起筆，在草稿紙上畫了一個新的示意圖。
一個查詢請求進來，先走一遍輕量級的路徑探測，標記出所有可能受影響的節點，再把這些節點作為活躍區進行精確計算。
“查詢驅動的動態劃分……”
她眼睛亮了一下。
但這個思路有個致命問題。
路徑探測本身也要消耗時間。如果探測的開銷太大，那省下來的更新時間還不夠抵消探測的成本。
“得找一個輕量級的探測方法……”
她翻迴文檔，重新看第西章“現有方案的侷限性”。
她的目光停在了某一頁。
文件裡提到，baseline的索引結構是基於BFS（廣度優先搜尋）構建的，而BFS的特點是從源節點逐層向外擴充套件。
“如果我只探測查詢源節點的k跳鄰居……”
唐糖的筆尖在紙上飛快地划著。
k=1，只探測首接鄰居，開銷最小，但可能漏掉關鍵節點。
k=2，探測兩跳鄰居，覆蓋範圍更大，但開銷也更大。
這個k值怎麼選？
【宿主，你還不休息嗎？上次熬夜心悸的事情你忘了？】
唐糖聽到系統的提示，一看時間，己經十點西十分了！
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