Sparse Matrix Multiplication

Problem

Given two sparse matrices A and B, return the result of AB.

You may assume that A's column number is equal to B's row number.

Example:

A = [
  [ 1, 0, 0],
  [-1, 0, 3]
]

B = [
  [ 7, 0, 0 ],
  [ 0, 0, 0 ],
  [ 0, 0, 1 ]
]


     |  1 0 0 |   | 7 0 0 |   |  7 0 0 |
AB = | -1 0 3 | x | 0 0 0 | = | -7 0 3 |
                  | 0 0 1 |

Solution

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> multiply(vector<vector<int>>& A, vector<vector<int>>& B) {
        
        if(A.empty() || A[0].empty() || B.empty() || B[0].empty()) return vector<vector<int>>();
        
        const int M = A.size(), N = A[0].size(), Z = B[0].size();
        vector<vector<int>> rst(M , vector<int>(Z,0));
        
        
        for( int i = 0; i < M ; i++){
            for( int j = 0; j < N; j++){
                if(A[i][j] != 0) {
                for( int k = 0; k < Z; k++)
                    rst[i][k] += A[i][j] * B[j][k] ;
                }
            }
        }
        
        return rst;
    }
};

//  以其中一个数组A为基准循环,这样可以先检查A[i][j]不为零才向下继续循环。


Solution 2 

用hash map 将第三个循环优化下,只记录 第k 行, j 列不为零的树值。

A sparse matrix can be represented as a sequence of rows, each of which is a sequence of (column-number, value) pairs of the nonzero values in the row.

public class Solution {
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        if (A == null || A[0] == null || B == null || B[0] == null) return null;
        int m = A.length, n = A[0].length, l = B[0].length;
        int[][] C = new int[m][l];
        Map<Integer, HashMap<Integer, Integer>> tableB = new HashMap<>();

        for(int k = 0; k < n; k++) {
            tableB.put(k, new HashMap<Integer, Integer>());
            for(int j = 0; j < l; j++) {
                if (B[k][j] != 0){
                    tableB.get(k).put(j, B[k][j]);
                }
            }
        }

        for(int i = 0; i < m; i++) {
            for(int k = 0; k < n; k++) {
                if (A[i][k] != 0){
                    for (Integer j: tableB.get(k).keySet()) {
                        C[i][j] += A[i][k] * tableB.get(k).get(j);
                    }
                }
            }
        }
        return C;   
    }
}

Solution 2 refer : http://www.cnblogs.com/EdwardLiu/p/5090563.html



【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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