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 ...

给定两个 稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。您可以假设A的列数等于B的行数。 题目地址：https://www.jiuzhang.com/solution/sparse-matrix-multiplication/#tag-other 本参考程序来自九章算法，由 @Roger 提供 ...

声明：图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/av97010411 特殊矩阵的压缩和存储 对称矩阵的压缩存储 三角矩阵的压缩存储 对角矩阵的压缩存储 稀疏矩阵的压缩和存储 稀疏矩阵 三元组 十字链表 ...

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 ...

　　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 ...

题目：假设稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构，试写出矩阵相加和相乘的算法，另设三元组表C存放结果矩阵。 要求： 从键盘输入稀疏矩阵A和B 检测A和B能否相加/相乘 如能，做矩阵相加和相乘运算，并打印运算结果 如不能，应显示出原因 这里主要就是三元组的运用，比较基础，详情见代码中的注释。 ...

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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 δ=t/(m*n) 为稀疏因子。 通常认为 δ<= 0.05 的矩阵为稀疏矩阵。 常规存储方法缺点: 　　1) 零值元素占了很大空间; 　　2) 计算中进行了很多和零值的运算，遇除法 ...