原文:稀疏矩阵的压缩存储方法

稀疏矩阵:非零元多,在矩阵中随机出现 假设 m 行 n 列的矩阵含 t 个非零元素,则称 t m n 为稀疏因子。 通常认为 lt . 的矩阵为稀疏矩阵。 常规存储方法缺点: 零值元素占了很大空间 计算中进行了很多和零值的运算,遇除法, 还需判别除数是否为零。 稀疏矩阵的压缩存储方法: 一 三元组顺序表 二 行逻辑联接的顺序表 三 十字链表 一 三元组顺序表 采用一维数组以行为主序存放每一非零元 ...

2017-03-20 17:52 0 3560 推荐指数:

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稀疏矩阵稀疏矩阵压缩存储

没有经过处理的稀疏矩阵其实就是一个特殊的二维数组,数组中的大部分元素是0或者其他类型的非法值,只有少数几个非零元素。 为了实现压缩存储,可以只存储稀疏矩阵的非0元素。在存储稀疏矩阵中的非0元素时,必须要存储该元素的行列号以及元素值。 我们可以封装一个三元组类来存储这些元素。 //三元组 ...

Thu Apr 21 00:41:00 CST 2016 0 3985
稀疏矩阵压缩存储:CSR

Compressed Sparse Row,CSR格式的列下标向量和数据值向量与COO格式(三元组)类似,在行下标表示上做了压缩。根据数据的排列规则,只需要指定在哪个数据换到下一行就行。 >>> col_idx = np.array([0,3,1,2,3,0,1,3]) > ...

Sun Sep 24 17:35:00 CST 2017 0 2168
稀疏矩阵压缩存储及其操作

前言 按照压缩存储的概念,只存储稀疏矩阵的非零元; 一个三元组即可确定矩阵M的一个非零元; 主要有三种方法存储稀疏矩阵:三元组顺序表、行逻辑链接的顺序表、十字链表。 三元组顺序表 结构体和头文件 创建和存储稀疏矩阵 打印矩阵在终端 对矩阵的转置 快速 ...

Sun Jan 05 21:28:00 CST 2020 0 583
稀疏矩阵存储方式

  在数据预处理中,我们需要采集前的数据是非常庞大的。不妨将数据集D视作一个矩阵,每一行对应一个样本,每一列对应某个特征。   而在现实生活中,例如文档分类任务,以每一个字词作为一个特征,特征属性多大成千上万,即数千数万列,而相当一部分特征对于所考虑的问题具有“稀疏性”,也就是矩阵中许多列与当前 ...

Thu Nov 21 04:50:00 CST 2019 0 486
稀疏矩阵存储和乘法操作

稀疏矩阵存储 1.三元组顺序表 三元组表示法就是在存储非零元的同时,存储该元素所对应的行下标和列下标。稀疏矩阵中的每一个非零元素由一个三元组(i,j,aij)唯一确定。矩阵中所有非零元素存放在由三元组组成的顺序表中(通常用数组)。所以三元组的逻辑结构如下: //————稀疏矩阵 ...

Thu Jul 05 21:08:00 CST 2018 0 3227
C语言 稀疏矩阵 压缩 实现

稀疏矩阵压缩存储的C语言实现 (GCC编译)。 运行测试: 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢。                                                 ...

Tue Nov 05 07:35:00 CST 2013 1 8756
 
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