Python并发图结构实现（小白也能掌握的多线程图算法实战指南）

什么是图结构？

图（Graph）是由节点（Vertex）和边（Edge）组成的数据结构。例如，社交网络中的用户就是节点，好友关系就是边。在 Python 中，我们可以用字典来表示图：

# 简单的图结构表示graph = {    'A': ['B', 'C'],    'B': ['A', 'D'],    'C': ['A', 'D'],    'D': ['B', 'C']}

为什么需要并发？

当图非常大时（比如百万级节点），单线程操作会非常慢。通过多线程图算法，我们可以并行处理不同部分的图，从而加速计算。但要注意：多个线程同时修改图结构可能导致数据不一致！

使用锁保护图结构

为了解决并发安全问题，我们可以使用 threading.Lock 来保护共享资源。下面是一个线程安全的图类实现：

import threadingclass ConcurrentGraph:    def __init__(self):        self.graph = {}        self.lock = threading.Lock()    def add_node(self, node):        with self.lock:            if node not in self.graph:                self.graph[node] = set()    def add_edge(self, node1, node2):        with self.lock:            self.add_node(node1)            self.add_node(node2)            self.graph[node1].add(node2)            self.graph[node2].add(node1)  # 无向图    def get_neighbors(self, node):        with self.lock:            return list(self.graph.get(node, []))    def __str__(self):        with self.lock:            return str(self.graph)

实战：多线程添加边

现在我们用多个线程同时向图中添加边，验证其线程安全性：

import threadingimport timedef worker(graph, edges, worker_id):    for edge in edges:        graph.add_edge(edge[0], edge[1])        print(f"Worker {worker_id} added edge {edge}")        time.sleep(0.01)  # 模拟耗时操作# 创建并发图concurrent_graph = ConcurrentGraph()# 定义边列表edges_list = [    [('A', 'B'), ('B', 'C')],    [('C', 'D'), ('D', 'E')],    [('E', 'A'), ('A', 'C')]]# 创建并启动线程threads = []for i, edges in enumerate(edges_list):    t = threading.Thread(target=worker, args=(concurrent_graph, edges, i))    threads.append(t)    t.start()# 等待所有线程完成for t in threads:    t.join()print("\nFinal graph:", concurrent_graph)

进阶：使用读写锁优化性能

如果读操作远多于写操作，可以使用 threading.RWLock（需第三方库如 readerwriterlock）或自定义读写锁，允许多个读线程同时访问，提升性能。这是构建高性能并发数据结构的关键技巧。

总结

通过本教程，你学会了：

• 图结构的基本表示方法
• 为什么在Python并发编程中需要保护共享数据
• 如何用锁实现线程安全的图类
• 如何测试多线程下的图操作

记住：并发不是银弹，加锁会带来性能开销。在实际项目中，要根据场景权衡是否使用并发，以及选择合适的同步机制。希望这篇关于多线程图算法的入门教程能为你打下坚实基础！