【数据结构】矩阵!!

本文探讨了在数据结构中,矩阵的存储方式不局限于逐元素存储,特别是对于特殊矩阵。矩阵转置在内存中并不简单等同于数学概念,因为并非所有数据自然存在。为了解决这个问题,文章揭示了矩阵转置和对称矩阵存储的规律。对称矩阵只需存储下三角或上三角的数据,访问时通过下标互换来获取上三角的值,从而节省存储空间。并给出了具体的实现代码示例。

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* 稀疏矩阵的存储和还原

在数据结构里面矩阵的存贮方式并不是全部是吧数据一个一个存储起来,但是这是针对一些特殊的矩阵。

* 举个栗子:

这里写图片描述

    比如这个矩阵在内存里面如果是把全部的数据全部存储在内存里面,这样显然是很浪费内存的。对于这类的矩阵除去一些非0数据,那么留下来的就是在这个矩阵里面的有效数据,只要把这些有效数据进行存储就可以实现对真个矩阵的存储。
    如果要存储矩阵的有效数据,那么在存储的时候就不能只是存储这些有效数据,同时还应该对这些数据的下标进行存储,那么在矩阵还原的时候就可以根据这个下标来对这个矩阵进行还原。这样既可以减少对空间的浪费又可以实现所需要的功能。

在内存里面存数方式:
这里写图片描述
具体代码如下:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<vector>
struct Trituple
{
    Trituple(int _row,int _col,int _value)
        :row(_row)
        ,col(_col)                                                                                                                                           
        ,value(_value)                //设置存储矩阵的结构体
    {}  
    int row;
    int col;
    int value;
};
vec
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