Python解压稀疏矩阵

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稀疏矩阵的压缩

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测试用例

1. 正常场景

2. 异常场景 · 录入的非稀疏元素等于稀疏元素

3. 异常场景 · 输入的元素总数数值不是整数类型

---

稀疏矩阵的压缩

要想了解稀疏矩阵如何解压，就要首先知道如何压缩稀疏矩阵。

题目描述

对一个压缩后的稀疏矩阵进行解压缩，还原稀疏矩阵压缩前的状态。

输入描述：

# 稀疏矩阵的有效元素数
Total number of input elements: 8
# 稀疏元素
Input param sparse_element: 0
# 原矩阵行数
Matrix rows: 6
# 原矩阵列数
Matrix columns: 6

# 稀疏矩阵第1行开始一次录入所有元素
sparse_matrix[1][0]: 0
sparse_matrix[1][1]: 0
sparse_matrix[1][2]: 25
sparse_matrix[2][0]: 0
sparse_matrix[2][1]: 3
sparse_matrix[2][2]: 32
sparse_matrix[3][0]: 0
sparse_matrix[3][1]: 5
sparse_matrix[3][2]: -25
sparse_matrix[4][0]: 1
sparse_matrix[4][1]: 1
sparse_matrix[4][2]: 33
sparse_matrix[5][0]: 1
sparse_matrix[5][1]: 2
sparse_matrix[5][2]: 77
sparse_matrix[6][0]: 2
sparse_matrix[6][1]: 3
sparse_matrix[6][2]: 55
sparse_matrix[7][0]: 4
sparse_matrix[7][1]: 0
sparse_matrix[7][2]: 101
sparse_matrix[8][0]: 5
sparse_matrix[8][1]: 2
sparse_matrix[8][2]: 38

输出描述

输出压缩矩阵和解压后的原矩阵：

------sparse_matrix------
|	6	6	8	|
|	0	0	25	|
|	1	3	32	|
|	0	5	-25	|
|	1	1	33	|
|	1	2	77	|
|	2	3	55	|
|	4	0	101	|
|	5	2	38	|
---------------
Decompression matrix:  sparse_matrix --->  matrix
------matrix------
|	25	0	0	0	0	-25	|
|	0	33	77	32	0	0	|
|	0	0	0	55	0	0	|
|	0	0	0	0	0	0	|
|	101	0	0	0	0	0	|
|	0	0	38	0	0	0	|

解决方案

根据压缩矩阵的压缩方式，从压缩矩阵中读取原矩阵的配置方式，包括行数、列数和非稀疏元素数量，并根据配置初始化原矩阵。

在读取各个非稀疏元素的位置及值。根据位置将元素依次填充到原矩阵中完成解压。

代码

class MatrixException(Exception):
    def __init__(self, message, code):
        self.message = message
        self.code = code


def print_matrix(matrix):
    """
    Print matrix.
    :param matrix: matrix
    :return: None
    """
    for row in range(len(matrix)):
        message = "|\t"
        for column in range(len(matrix[row])):
            message += str(matrix[row][column]) + "\t"
        message += "|"
        print(message)
    return


# 1. 读入稀疏矩阵，并做校验
try:
    elements_amount = int(input("Total number of input elements: "))
    if elements_amount < 0:
        raise MatrixException("Total number of input elements must more than zero."
                              , 1002)
    sparse_element = int(input("Input param sparse_element: "))

    sparse_matrix = [[sparse_element] * 3 for row in range(elements_amount + 1)]
    sparse_matrix[0][0] = int(input("Matrix rows: "))
    if sparse_matrix[0][0] <= 0:
        rai