int ru, cu, nu; // 矩阵的行数,列数,非零元个数 } TSMatrix; 在讲矩阵乘法之前我们先讨论矩阵的转置,因为其算法很相近。 矩阵转置 转置运算时一种最简单的矩阵运算,对于一个m×n的矩阵M,它的转置矩阵T是一个n×m的矩阵,且T(i,j)=M(j,i),1<=i<=n,1<=j<=m。 对于一个三元组顺序表...
n,len;//稀疏矩阵的行,列,非零元素的个数}TSMatrix;voidcreateTSMatrix(TSMatrix *A)//创建矩阵{inti=0;//data【0】未用scanf("%d?%d",&A->m,&A->n);intflag =1;inta,b,c;charc1,c2,c3;while(flag)
稀疏矩阵的乘法 设有两个矩阵:A=(aij)mn ,B=(bij)np 则: C=(cij)mp 其中 cij=∑aikbkj 1≦k≦n , 1≦i≦m ,1≦j≦p 经典算法是三重循环: for ( i=1 ; i<=m ; ++i) for ( j=1 ; j<=p ; ++j) { c[i][j]=0 ; for ( k=1 ; k<=n ; ++k) c[i]...
稀疏矩阵是指当矩阵中大多数元素都是零时,用较少数据表示矩阵的数据结构。稀疏矩阵乘法把空间和时间复杂度降低了。 一、什么是稀疏矩阵乘法? 稀疏矩阵乘法(sparse matrix multiplication),是指当一个(或两个)输入矩阵中的大多数元素为零时,采用较少数据表示矩阵的数据结构,在一些应用场景中,可以减少计算的方法及...
稀疏矩阵指的是矩阵中大部分元素都是0的矩阵。 传统的矩阵乘法算法在处理稀疏矩阵时效率较低,因为它需要计算每一个元素的乘积,即使其中一项为0。稀疏矩阵乘法算法则只计算非零元素的乘积,从而避免了大量无效的计算。 稀疏矩阵乘法算法的实现方法有多种,其中比较常用的是压缩稀疏矩阵的存储方法。这种方法将稀疏矩阵中...
稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵,与之相对的是稠密矩阵,其中大部分元素都是非零值。稀疏矩阵在实际应用中经常出现,比如在网络图的表示、线性方程组的求解等领域。 在进行稀疏矩阵乘法时,通常会利用稀疏矩阵的特点来减少计算量。一种常见的方法是利用矩阵的压缩存储格式,比如COO(坐标列表)、CSR(压缩行稀疏矩阵)等...
稀疏矩阵向量乘法的优化:LAPACK和PETSc的内部工作 在计算机科学和工程领域,稀疏矩阵向量乘法(SpMV)是一种常见的操作,被广泛应用于求解线性方程组、图像处理、数据挖掘等众多领域。然而,由于稀疏矩阵的特殊性质,在进行SpMV运算时往往会遇到效率低下的问题。为了解决这一问题,LAPACK和PETSc这两个工具库采用了不同的优化方...
十字链表表示稀疏矩阵,并求矩阵的加法,减法,乘法,运算要求用C语言 相关知识点: 试题来源: 解析 仅供参考:#include typedef int Etype; typedef struct OLnode\x05 {int i,j; Etype e; struct OLnode *right,*down;\x05 }OLnode; typedef struct {OLnode *rh[5],*ch[5]; int mu,nu,tu; }Cross...
由于稀疏矩阵的特性是大部分元素都是0,只有少量非零元素,所以传统的矩阵乘法算法在处理稀疏矩阵时会浪费大量的计算资源。为了解决这个问题,人们提出了一种并行计算的方法,即利用多个处理器同时计算矩阵乘法,从而提高计算效率。 在并行计算中,稀疏矩阵乘法也有着自己的特点和挑战。稀疏矩阵的非零元素分布在整个矩阵中,...
稀疏矩阵的三元组存储与转置、乘法 存储结构的定义: define MAXSIZE 1024 // 非0元素的个数数 typedef struct // 定义三元组元素结构 { int i , j; // 非零元素的行号和列号 ElemType e ; // 非零元素的值 } Triple ; // 三元组类型 typedef struct { SPNode data[MAXSIZE+1]; // 三元组顺序...