稀疏矩阵是其中大多数元素为0的矩阵。其示例如下。
下面给出的矩阵包含5个零。由于零的数量大于矩阵元素的一半,因此它是稀疏矩阵。
0 0 9 5 0 8 7 0 0
Begin Declare a 2D array a[10][10] to the integer datatype. Initialize some values of array. Declare i, j, count to the integer datatype. Initialize count = 0. Declare row, col to the integer datatype. Initialize row = 3, col = 3. for (i = 0; i < row; ++i) { for (j = 0; j < col; ++j) if (a[i][j] == 0) count++. Print “矩阵为:” . for (i = 0; i < row; ++i) for (j = 0; j < col; ++j) Print the values of array. Print “The number of zeros in the matrix are”. if (count > ((row * col)/ 2)) then Print "This is a sparse matrix". else Print "This is not a sparse matrix". End.
#include<iostream> using namespace std; int main () { int a[10][10] = { {0, 0, 9} , {5, 0, 8} , {7, 0, 0} }; int i, j, count = 0; int row = 3, col = 3; for (i = 0; i < row; ++i) { for (j = 0; j < col; ++j) { if (a[i][j] == 0) count++; } } cout<<"矩阵为:"<<endl; for (i = 0; i < row; ++i) { for (j = 0; j < col; ++j) { cout<<a[i][j]<<" "; } cout<<endl; } cout<<"The number of zeros in the matrix are "<< count <<endl; if (count > ((row * col)/ 2)) cout<<"This is a sparse matrix"<<endl; else cout<<"This is not a sparse matrix"<<endl; return 0; }
输出结果
矩阵为: 0 0 9 5 0 8 7 0 0 The number of zeros in the matrix are 5 This is a sparse matrix
请看示例代码(注意 data 的数组下标): -- http://www.kyne.com.au/~mark/software/lua-cjson.php -- version: 2.1 devel local json = require("cjson") local data = {1, 2} data[1000] = 99 -- ... do the other things ngx.
本文向大家介绍C语言实现稀疏矩阵,包括了C语言实现稀疏矩阵的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了C语言实现稀疏矩阵的具体代码,供大家参考,具体内容如下 效果图: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。
问题内容: 也就是说,如果我将当前时间用作数组的索引: 解释器将实例化从0到现在的所有元素吗?不同的浏览器会做不同的事情吗? 我记得AIX内核中曾经存在一个错误,该错误会在请求时创建伪tty,但是如果您说“ echo> / dev / pty10000000000”,它将创建/ dev / pty0,/ dev / pty1, ....然后跌倒死亡。在贸易展览会上这很有趣,但是我不希望这种情况发生
稀疏数组核心 第一行表示了稀疏数组的组成核心,稀疏数组一共只有三列 第一行第一列表示数组一共有多少行,第一行第二列表示数组一共有多少行,第一行第三列表示数组中有多少个特殊值 从第一行之后的所有行表示数据行,第一列表示数据所在的行数,第二列表示数据坐在的列数,第三列表述具体数据的值 def get_sparse_arr(arr: 'sparse_arr') -> 'sparse_arr':
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
问题内容: (关于省时的稀疏数组存在一些问题,但我正在寻找内存效率。) 我需要一个相当于或哪些 只需设置一个比以前遇到的密钥大的密钥即可按需增长。(可以假定键为非负数。) 与大多数索引不是(即实际数据不是很稀疏时)的情况下的内存效率差不多。 当索引稀疏时,消耗的空间与非索引的数量成正比。 使用的内存少于(因为这会使键自动装箱并且可能不利用标量键类型)。 可以获取或设置摊销log(N)时间中的元素,