NetworkX构建稀疏图时是否会自动存储完整邻接矩阵？

• 用邻接字典实例化NetworkX图时，它不会自动创建并存储完整邻接矩阵。核心存储会沿用你传入的稀疏邻接结构，完全不用承担大规模稠密矩阵的实例化成本，这也是NetworkX适配稀疏图场景的设计之一。
• 只有当你显式调用生成邻接矩阵的方法（比如nx.to_numpy_array()、nx.to_scipy_sparse_array()），或者调用依赖邻接矩阵的算法/方法时，NetworkX才会临时生成对应的矩阵（支持稀疏或稠密形式，由调用的方法决定），生成的矩阵不会被默认持久化存储，除非你主动保存这个矩阵对象。

举个实际使用的例子：

import networkx as nx

# 基于邻接字典创建稀疏图
adj_dict = {0: [1, 3], 1: [0, 2], 2: [1], 3: [0]}
G = nx.Graph(adj_dict)

# 此时G内部仅维护邻接关系，无完整邻接矩阵
# 显式调用方法才会生成邻接矩阵
dense_adj_matrix = nx.to_numpy_array(G)
sparse_adj_matrix = nx.to_scipy_sparse_array(G)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zjs