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 ...
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 快速转置法 主函数 输入 输出 行逻辑链接的顺序表 十字链表 ...
2020-01-05 13:28 0 583 推荐指数:
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 ...
, 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 ...
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]) > ...
一 稀疏矩阵的存储 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 ...
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 ...
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 ...
三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 稀疏矩阵类Mat.java ...
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。 ...