图优化是指对图数据结构进行优化的过程，旨在提高图算法的效率和性能。下面是一些常见的图优化原理：
图剪枝（Graph Pruning）：通过去除冗余或无用的边和节点，减少图中不必要的计算量。可以根据特定应用场景和问题性质进行剪枝操作。
节点合并（Node Merging）：将具有相似属性或功能的节点合并成一个超级节点，以减少图中节点数量，并简化后续计算。
边缩减（Edge Contraction）：将连通相同顶点集合的多个边缩减为一条超边，以减少图中边的数量，并降低计算复杂度。
分区与划分（Partitioning）：将大规模图划分成多个子图或子域，使得每个子域可以在独立计算环境中进行处理，从而实现分布式计算、并行计算等优化目标。
缓存利用（Cache Utilization）：通过合理设计数据结构、访问模式和内存布局，最大限度地利用CPU缓存层次结构，提高数据访问效率。
并行化与加速（Parallelization and Acceleration）：通过使用多核、GPU等技术实现并行计算，利用硬件加速器（如FPGA、ASIC）提高图算法的计算性能。
这些优化原理可以根据具体应用场景和问题需求进行选择和组合，以达到最佳的图算法性能和效率。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
