对称矩阵及稀疏矩阵的压缩存储
1.稀疏矩阵
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。
实现代码:
//稀疏矩阵及其压缩存储 #pragma once #include <vector> #include <iostream> using namespace std; template<class T> struct Triple { size_t _r; size_t _c; T _value; Triple(size_t row = 0, size_t col = 0, const T& value = T()) :_r(row) ,_c(col) ,_value(value) {} }; template <class T> class SparseMatrix { public: SparseMatrix() :_row(0) ,_col(0) ,_illegal(T()) {} SparseMatrix(T* arr, size_t row, size_t col, const T& illegal) :_row(row) ,_col(col) ,_illegal(illegal) { for(size_t i = 0; i<row; ++i) { for(size_t j = 0; j<col; ++j) { if(arr[i*col+j] != illegal) { Triple<T> t(i,j,arr[i*col+j]); _matrix.push_back(t); } } } } void Display() { vector<Triple<T> >::iterator iter; iter = _matrix.begin(); for(size_t i = 0; i<_row; ++i) { for(size_t j = 0; j<_col; ++j) { if(iter!=_matrix.end() &&iter->_r == i &&iter->_c == j) { cout << iter->_value <<" "; ++iter; } else { cout << _illegal <<" "; } } cout << endl; } cout << endl; } //普通转置(行优先存储) //列变行,从0列开始,将列数据一个一个放进转置矩阵 SparseMatrix<T> Transpose() { SparseMatrix<T> tm; tm._row = _col; tm._col = _row; tm._illegal = _illegal; tm._matrix.reserve(_matrix.size()); for(size_t i = 0; i<_col; ++i) { size_t index = 0; while(index < _matrix.size()) { if(_matrix[index]._c == i) { Triple<T> t(_matrix[index]._c, _matrix[index]._r, _matrix[index]._value); tm._matrix.push_back(t); } ++index; } } return tm; } SparseMatrix<T> FastTranspose() { SparseMatrix<T> tm; tm._row = _col; tm._col = _row; tm._illegal = _illegal; tm._matrix.resize(_matrix.size()); int* count = new int[_col];//记录每行的元素个数 memset(count, 0, sizeof(int)*_col); int* start = new int[_col];//转置矩阵中元素的位置 start[0] = 0; size_t index = 0; while(index < _matrix.size()) { count[_matrix[index]._c]++; ++index; } for(size_t i=1; i<_col; ++i) { start[i] = start[i-1] + count[i-1]; } index = 0; while(index < _matrix.size()) { Triple<T> t(_matrix[index]._c, _matrix[index]._r, _matrix[index]._value); tm._matrix[start[_matrix[index]._c]++] = t; //核心代码 ++index; } delete[] count; delete[] start; return tm; } protected: vector<Triple<T> > _matrix; size_t _row; size_t _col; T _illegal; };
2.对称矩阵
实现代码:
//对称矩阵及其压缩存储 #pragma once #include <iostream> using namespace std; template <class T> class SymmetricMatrix { public: SymmetricMatrix(T* arr, size_t n) :_n(n) ,_matrix(new T[n*(n+1)/2]) { size_t index = 0; for(size_t i = 0; i<n; ++i) { for(size_t j=0; j<n;++j) { if(i >= j) { _matrix[index] = arr[i*n+j]; ++index; } else { continue; } } } } void Display() { for(size_t i =0; i < _n; ++i) { for(size_t j = 0; j < _n; ++j) { /* if(i<j) { swap(i,j); cout<<_matrix[i*(i+1)/2+j]<<" "; swap(i,j); } else cout<<_matrix[i*(i+1)/2+j]<<" "; */ cout << Access(i,j) << " "; } cout << endl; } cout << endl; } T& Access(size_t row, size_t col) { if(row<col) { swap(row, col); } return _matrix[row*(row+1)/2+col]; } ~SymmetricMatrix() { if(_matrix != NULL) { delete[] _matrix; _matrix = NULL; } } protected: T* _matrix; size_t _n; //对称矩阵的行列大小 };
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本文向大家介绍C++ 实现稀疏矩阵的压缩存储的实例,包括了C++ 实现稀疏矩阵的压缩存储的实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 C++ 实现稀疏矩阵的压缩存储的实例 稀疏矩阵:M*N的矩阵,矩阵中有效值的个数远小于无效值的个数,且这些数据的分布没有规律。 稀疏矩阵的压缩存储:压缩存储值存储极少数的有效数据。使用{row,col,value}三元组存储每一个有效数据,三元组按原矩阵中的位置
稀疏矩阵(Sparse Matrix) 注:压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵。对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵,被称之为特殊矩阵。对于那些零元素数据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之为稀疏矩阵。 1. 稀疏矩阵的概念 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目时,则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵
在使用numpy的python中,假设我有两个矩阵: 稀疏矩阵 密集的x*y矩阵 现在我想做,它将返回一个密集的矩阵。 但是,我只关心中非零的单元格,这意味着如果我这样做了,对我的应用程序不会有任何影响 <代码>S\u=S*S\u 显然,这将是对操作的浪费,因为我想把在
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我正在实现一个稀疏矩阵类,使用映射向量来存储数据(映射表示矩阵的一行,其中键是列的索引,值是该位置的maitrix的值)我已经编写了计算行列式的函数,但我不知道是否有一种方法可以计算这种节省的时间(因为矩阵是稀疏的,大多数值为零)在这里我的实现: 这是类接口 我计算行列式的方式是什么?假设运算符()以这种方式重载 提前感谢您的帮助