矩阵的压缩存储方法及实现

在计算机科学和数学领域中，矩阵是一种常见的数据结构，用于表示和处理多维数据。然而，对于大型矩阵来说，存储和处理所需的内存和计算资源可能会非常昂贵。为了解决这个问题，矩阵的压缩存储方法应运而生。本文将介绍一些常见的矩阵压缩存储方法，并提供相应的源代码实现。

1. 稀疏矩阵压缩存储方法

稀疏矩阵是指其中大部分元素都为0的矩阵。由于这些0元素占据了大量的存储空间，因此可以采用压缩存储方法来减少内存占用。常见的稀疏矩阵压缩存储方法有三种：行压缩存储（Compressed Row Storage，CRS）、列压缩存储（Compressed Column Storage，CCS）和坐标列表（Coordinate List，COO）。

• 行压缩存储（CRS）：CRS方法将矩阵的非零元素按行存储，并使用两个数组来记录每行的非零元素的值和列索引。此方法适用于按行遍历矩阵的操作。

def compress_row_storage(matrix):
    m, n = len(matrix), len