我想生成一个巨大的加权无向图，由一个巨大的邻接矩阵 AJM 表示。所以对于 i 和 j 的循环，
AJM[i][j] = AJM[j][i]
AJM[i][i] = 0
权重在区间内生成为随机双数，例如 [0.01, 10.00]。如果我有 10k 个顶点，那么矩阵将是 10k x 10k 的双类型条目，如果我存储它，这将是内存中的一大块。
现在我想为想要的边数设置一个阈值 E，并忽略所有权重大于某个阈值 T 的边（T 由 E 确定，E 是用户定义的），只需存储权重低于的最小 E 边向量中的 T 供以后使用。你能给我一些建议如何以有效的方式实现这一目标吗？最好避免对整个邻接矩阵进行任何形式的存储，只需使用流式结构即可。所以我想知道我应该如何生成矩阵并进行阈值处理？
我想需要写入和读取文件，对吧？
一种方法是，在对文件进行某种操作后，我设置阈值 E 并执行以下操作：
我从矩阵中一个一个地读取元素，所以我没有读入整个矩阵（你能展示几行 C++ 代码来实现这个吗？），并将其权重插入最小堆，存储其相应的边缘索引在一个向量中。当堆的大小达到 E 时我停止，这样边缘索引的向量就是我想要的。
你认为这是正确的做法吗？还有其他建议吗？请指出我在这里可能遇到的任何错误。太感谢了！