1、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。 2、稀疏矩阵的压缩存储:压缩存储值存储极少数的有效数据。 由于非零元素分布没有任何规律,所以在进行压缩存储的时侯需要存储无效值的同时还要存储有效元素在矩阵中的位置,即有效元素所在的行号和列号,也就是在存储某个元...
3.稀疏矩阵的列序递增转置法 采用被转置矩阵按照列序递增的的顺序进行转置,并依此将将其送入转置后的三元组表中,这样子的话转置后的三元组表恰好是以行序号为主的哦 。 具体做法: (1)找出转置后的第一行元素:第一遍从头至尾扫描三元组表,找出所有_col为1的三元组,转置后按顺序放到开辟好新的三元组表中 (...
(2)快速转置算法 Status FastTransposeSMatrix( TSMatix M,TSMatrix &T){ T.mu=M.nu;T.nu=M.mu;T.tu=M.tu; if (T.tu){ for (col=1;col<=M.nu;col++) num[col]=0; for (t=1;t<=M.tu;t++) ++num[M.data[t].j]; cpot[1]=1; for (col=2;col<=M.nu;col++) copt[col]=...
2.稀疏矩阵的压缩存储 就上图给出的矩阵而言,运用三元组压缩存储的方法存储后的结果是酱紫滴 源代码是酱紫滴: //用三元组表示实现稀疏矩阵的压缩存储SpareMatrix(T*a,size_t m,size_t n,constT&invalid):_rowsize(m),_colsize(n),_invalid(invalid){for(size_t i=0;i<m;i++){for(size_t j=0;...
四、压缩存储稀疏矩阵的转置实现方法 1. COO格式的压缩存储稀疏矩阵的转置实现方法: (1)遍历COO格式中每一个非零元素,将其行和列进行交换。 (2)对交换后得到的COO格式进行排序,以便于之后进行CSR或CSC格式存储。 2. CSR/CSC格式的压缩存储稀疏矩阵的转置实现方法: (1)先遍历原始CSR/CSC格式中每一行/列,记录...
1、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。 2、稀疏矩阵的压缩存储:压缩存储值存储极少数的有效数据。 由于非零元素分布没有任何规律,所以在进行压缩存储的时侯需要存储无效值的同时还要存储有效元素在矩阵中的位置,即有效元素所在的行号和列号,也就是在存储某个元...
稀疏矩阵的压缩存储与快速转置 在m*n的矩阵中,非零元素个数为t,∂=t/(m*n),称∂为矩阵的稀疏因子,当∂<=0.05称矩阵为稀疏矩阵。为了节省空间,可以用三元组来存储稀疏矩阵。三元组记录矩阵非零值的行、列、值。 在求矩阵的转置矩阵时,可以用快速转置方法来节省时间。
转置运算算法 Status TransposeSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix &T) { //采用三元组表存储表示,求稀疏矩阵M的转置矩阵T T.mu=M.nu; T.nu=M.mu; T.tu=M.tu; if (T.tu) { q=1; // q为当前三元组在T.data[ ]存储位置(下标) for (col=1; col<=M.nu; ++col) ...
c语言实现稀疏矩阵的压缩存储。并能求出其转置矩阵。稀疏矩阵是一个矩阵,其大部分元素为零。为了节省存储空间和计算时间,我们通常使用一种称为“压缩存储”的方法来存储稀疏矩阵。在C语言中,我们可以使用一个三元组数组来实现稀疏矩阵的压缩存储。 一个三元组数组的每个元素包含三个元素:行索引、列索引和值。对于非...
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,以行优先级先后顺序依次存放。 压缩存储:行优先一行一行扫 有效数据存入以为矩阵_arr 列转置法 :从前向后遍历压缩矩阵,先找列号为0的存入 转置矩阵的压缩矩阵.然后从前向后找列号为1的...