Trait 动态调度分析

分析范围: lib/algo/ 下所有 *.mbt 文件 统计方法: 通过 @core.TraitName::method_name 完全限定名模式匹配

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1. 总览

Trait	方法数	总调用次数	占比
GraphReadable	12	229	~80%
GraphDirected	6	15	~5%
GraphWritable	5	680+	几乎全部在测试代码中
GraphBatchReadable	2	少量	仅 CSR/CSC 场景

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2. GraphReadable 调用频率

调用分布

排名	方法	调用次数	比例	主要调用方
1	node_count	82	37.8%	全部算法模块
2	neighbors	41	18.9%	遍历、连通性、图生成器
3	node_ids	38	17.5%	社区检测、着色、团检测
4	contains_node	21	9.7%	匹配算法、连通性
5	degree	14	6.5%	着色、中心性、匹配
6	neighbors_with_weight	11	5.1%	最短路径、MST
7	edges	7	3.2%	MST (Kruskal)、欧拉路径
8	edge_count	6	2.8%	MST、统计
9	get_edge	6	2.8%	双向 Dijkstra
10	is_directed	3	1.4%	转换器、社区检测
11	get_node	0	0%	未使用
12	is_empty	0	0%	未使用

结论

• 高频（>10%）: node_count, neighbors, node_ids — 应优先内联优化
• 低频（0%）: get_node, is_empty — 可考虑移除或标记 deprecated

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3. GraphDirected 调用频率

排名	方法	调用次数	比例	调用来源
1	out_degree	6	40%	拓扑排序、匹配、割点
2	in_degree	5	33.3%	拓扑排序 (Kahn)、匹配
3	successors	2	13.3%	流网络
4	in_neighbors	1	6.7%	拓扑排序 (Kahn)
5	predecessors	1	6.7%	拓扑排序 (Kahn)
6	out_neighbors	0	0%	未使用（等同于 neighbors）

结论

• out_degree, in_degree 最常用 — 优先优化
• out_neighbors 未被使用 — 可考虑与 neighbors 统一

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4. GraphWritable 调用频率

方法	调用次数	说明
add_edge	356	仅用在 *_test.mbt
add_node	325	仅用在 *_test.mbt
remove_node	少量	测试
remove_edge	少量	测试
clear	少量	测试

关键发现: add_edge + add_node 占 Writable 调用的 100%，但全部来自测试代码——算法代码不直接调用 Writable（符合纯函数设计）。

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5. 优化建议

高频内联候选

方法	当前间接调用	建议
node_count	82 次全算法热点	考虑存储内联 Getter
neighbors	41 次遍历核心	保持 Trait 抽象
node_ids	38 次迭代热点	配合 CSR batch 优化

低频简化候选

方法	当前调用数	建议
get_node	0	标记 deprecated，v2.0 移除
is_empty	0	用户应直接调用 node_count == 0
out_neighbors	0	与 neighbors 合并