perf(transforms): reduce the complexity of groupByEndpoints

[zhongyunWan]

Optimize the grouping logic by using a hash table to reduce the complexity of the groupByEndpoints function from O(n²) to O(n).

[zhongyunWan]

优化 groupByEndpoints 函数：
当前代码的主要性能瓶颈在于 groupByEndpoints 函数的 O(n²) 复杂度。通过使用哈希表优化分组逻辑，可以将复杂度降至 O(n)，优化后在数据量越大的情况下效果越明显；

数据结构

• edgeMap: 存储按端点分组的边集合，键为"source-target"格式
• processedEdgesSet: 记录已处理过的边ID，避免重复处理
• reverses: 记录反向边信息（当source和target相互颠倒时）
• includedEdgesInGroup: 追踪每个分组中已包含的边ID

算法流程

1. 初始扫描：
   a. 遍历所有边，为每条边创建或找到对应的分组
   b. 使用"source-target"作为分组键
   c. 将边添加到对应分组并标记为已处理
2. 平行边查找
   a. 对于每条边，查找其所有平行边
   b. 使用isParallelEdges函数判断两条边是否平行
   c. 将找到的平行边添加到同一分组
3. 反向边处理
   a. 特别标记反向边（如A→B和B→A）
   b. 在reverses对象中记录为"source|target|index": true