接着上篇继续写的,思路是自己想的,其实也挺简单的 欢迎指出错误 这一次还是从相应的文件中读取数据,测试时请在相应目录放入相应文件(input.txt) 测试数据和上篇一样: 4 6 5 1 ...
稀疏矩阵加法 分 给定两个矩阵A和B,求其和矩阵C A B。 输入格式: 第一行包含两个数Row和Col,分别表示矩阵的行数和列数,A和B的维度是一致的。 第二行只有一个数N ,表示接下来要输入的A中的非零元素的个数。 接下来是N 行,每一行都是ijA i,j 这样的形式,表示的A中第i行第j列的元素A i,j ,为了与大多数编程语言保持一致,它们都是从零开始的,也就是说下标的有效范围是 ,Ro ...
2021-10-22 18:51 0 126 推荐指数:
接着上篇继续写的,思路是自己想的,其实也挺简单的 欢迎指出错误 这一次还是从相应的文件中读取数据,测试时请在相应目录放入相应文件(input.txt) 测试数据和上篇一样: 4 6 5 1 ...
目录 稀疏矩阵 为什么稀疏矩阵 常用稀疏矩阵 1. coo:Coordinate matrix 2. csr和csc:Compressed Sparse Row/Column matrix ...
稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵(sparse)。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义,一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念,即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数,并且非零元素没有分布规律。 稀疏矩阵的压缩存储 ...
这个代码貌似有点问题,运行结果就不贴了。 这是我写的代码: 运行结果: ...
本文主要围绕scipy中的稀疏矩阵展开,也会介绍几种scipy之外的稀疏矩阵的存储方式。 dok_matrix 继承自dict,key是(row,col)构成的二元组,value是非0元素。 优点: 非常高效地添加、删除、查找元素 转换成coo_matrix很快 缺点 ...
)。 这个题目是巨型整数相加减。巨型整数,即大到最大的数据类型都装不下的整数。运算的原理其实也简单,就像刚学 ...
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 ...
一个模型文件要上线的话,一定会力求精简,而稀疏矩阵由于其庞大的内存占用,而会首当其中被改写,所幸修改的逻辑不是很复杂,下面简要介绍下修改逻辑。 一、三元组 三元组是最直观且最省力的做法,只需要修改存储的结构即可。 三元组的结构就是<row,col,value> ...