【数据结构】稀疏矩阵的压缩存储

最新推荐文章于 2024-04-05 23:43:51 发布
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分类专栏： 数据结构与算法 文章标签： 数据结构 稀疏矩阵
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本文介绍了稀疏矩阵的概念，当矩阵中0元素远多于非0元素时，采用稀疏矩阵可以节省存储空间。文章详细讲解了行优先和列优先两种存储方式，并展示了如何使用TupNode和TSMatrix结构体进行压缩存储。强调了在处理稀疏矩阵时，存储方式（行优先或列优先）的重要性，因为这直接影响到数据的正确提取。

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目录

关于矩阵

稀疏矩阵

行优先和列优先

稀疏矩阵的压缩存储

关于矩阵

稀疏矩阵

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。

如这个稀疏矩阵，这个矩阵占用了6*7的元素类型大小，但是里边有大量的0，,即有用信息很有限，因此我们可以只提取其有用信息来对其进行压缩。得到一个坐标及其元素值的表

行优先和列优先

举例说明:这里有一个数组

行优先排列

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