我在比利时2750个城市中心。 我需要知道每2个城市中心之间的距离。 但是，这导致57MB的矩阵，只是要记住这些距离（甚至没有路由），使秤苦头。
相反，我期待在使用公路交叉口枢纽。 基本上，每一个城市都知道这是附近的城市和它的附近集线器（=高速公路路口）。 所有集线器知道彼此的距离。
因此，从1个城市A到另一非附近的城市B中的距离，可通过的距离来计算cityA -> hubX -> hubY -> cityB 。 由于大多数城市都有附近通常3轮毂，我可能需要考虑所有9个组合，并采取最短的。 但在任何情况下，应该明智的规模更好的记忆力。
现在的问题： 我可以描述一个高速公路交汇的一个点？ 想一想：一公路由2条道路（一个在两个方向上），所以一个高速公路交汇中心具有4条道路（甚至不算臂）。
一些想法：
- 你可以存储那些离堆或光盘通过创建mapdb或GraphHopper其简单的数据访问实现的距离使得它RAM无关
- 你可以使用float这应该是只有约30MB，甚至短，只需要使用公里
- 你可以尝试按需路由，不存储，因为它只需几毫秒来计算路线。 禁用指令和计算点使得它甚至快一倍。 你甚至可以禁用计算距离，只是使用path.weight - 这会给你一个很好的增速，但需要一个低一点的水平GraphHopper使用，并且只建议，如果你知道你做了什么。
现在，你的问题。 GraphHopper使用由节点（结）和边缘（街道连接路口）的图形模型。 仍然是一个迂回由多个节点组成。 但总的来说，应该可以使用这样的“离开”节点为“集线器-ID”。
我看到来计算这些节点两种方法：
- 通过运行中的收缩，层次结构和采摘最高的1000个节点，并定义它们为中心-这将是类似于在“描述路由传输节点论文”
- 或者你从一个城市计算路线，例如所有其他城市（或者只是8地理方向），发现两条路线的最后的共同节点，以确定一些
对于这两种方法，你就必须到Digg成深一点GraphHopper，你可能会需要更低级别的API 。
