项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步spark mllib模块中，矩阵的表示位于org.apache.spark.mllib.linalg包的Matrices中。而Matrix的表示又分两种方式：dense与sparse。在实际场景应用场景中，因为大数据本身的稀疏性，spar
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2023-12-10 08:39:37
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1）掌握稀疏矩阵基础知识，实现初始化稀疏矩阵、销毁稀疏矩阵、输出稀疏矩阵、复制稀疏矩阵、稀疏矩阵的相加、相减与相乘、将指定值插入到稀疏矩阵的指定位置、返回指定稀疏矩阵的指定行列的值等操作；2）掌握稀疏矩阵简单转置方法和快速转置方法的实现。#include <iostream>
#define MAXSIZE 12500//假设非零元素的最大值为12500
typedef int E
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2023-07-10 21:22:29
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稀疏矩阵设矩阵A中有s个非零元素，若s远远小于矩阵元素的总数（即s≦m×n），则称A为稀疏矩阵由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，必须同时记下它所在的行和列的位置（i,j)。所以，一个三元组(i,j,aij)唯一确定了矩阵A的一个非零元。因此，稀疏矩阵可由表示非零元的三元组及其行列数唯一确定。一、三元组顺序表假设以顺序存储结构来表示三元组表，则可得到稀疏矩阵的一种压缩存储
存储什么是稀疏矩阵？人们无法给出确切的定义，它只是一个凭人们的直觉来了解的概念。假若在m*n的矩阵中，非零元个数num<<m+n，我们可以称之为稀疏矩阵，并称t= num/(m*n) 为矩阵的稀疏因子。通常认为t<<0.05时称为稀疏矩阵。存储稀疏矩阵时，往往只存放其中的非零元。稀疏矩阵的三元组表法是顺序存储方法的一种。采用这种方法时，线性表中的每个结点对应稀疏矩阵的一个非
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2024-07-30 17:11:04
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1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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基本介绍当一个数组中大部分元素为０或者为同一个值时,可以使用稀疏数组保存该数组。稀疏数组的处理方法: 1)稀疏数组记录原始数组一共有几行几列，有多少个有效值 2)把具有有效值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模例： 应用实例1)使用稀疏数组来保存有重复值多的二维数组(棋盘、地图等等)2)把稀疏数组存盘，并且可以从新恢复原来的二维数组数算法思想 二维数组转
1、稀疏矩阵定义及存储 稀疏矩阵即含0较多的矩阵。 MATLAB为了节省内存空间，对与实数稀疏矩阵采用3个内部数组来保存非零元素及其对应的位置。 对与复数稀疏矩阵，采用第4个内部数组保存非0复数的虚部。 说明:M_full和M_sparse其实是同一个矩阵，但是内存却相差了一万倍，可怕。2、稀疏矩阵的创建 MATLAB不会自己创建稀疏矩阵。一般由用户根据商来确定是否要采用稀疏矩阵。 商也叫密度:非
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2023-11-30 10:06:32
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
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2023-11-11 16:31:34
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
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2024-04-03 08:21:24
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# 在Spark中将数据转换为稀疏矩阵的指南
将数据转换为稀疏矩阵是一项重要的任务，尤其是在机器学习和推荐系统中。当数据集非常大且数据稀疏时，使用稀疏矩阵可以有效减少存储空间和计算开销。下面将为你提供一个详细的指南，教你如何在 Apache Spark 中实现这一转换。
## 流程概述
以下是将数据转换为稀疏矩阵的整体流程：
```markdown
| 步骤 | 说明
title: 稀疏矩阵乘法 date: 2020-11-09 19:31:44 tags: 稀疏矩阵运算 categories: 数据结构 在本算法中，两个稀疏矩阵的特性都有用到
规定规定以下变量名称，本文讲述 矩阵A × 矩阵B = 矩阵C 的运算过程需要用到的存储结构有：矩阵A，矩阵 B 的原始二维数组(2个)矩阵A，矩阵B 的三元组数组(2个)存储 矩阵A，矩阵B 每行有多少个非零
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2024-04-09 16:43:11
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稀疏矩阵就是矩阵中分布着很多零元素（零元素个数远远大于非零元素个数），如果将这个矩阵的每个元素都一一存储，那是很浪费空间的。因此，可以采用一些特殊的存储结构来存储它。有以下几种方法： 1.顺序存储：三元组表示法、伪地址表示法 2.链式存储：邻接表表示法、十字链表表示法 这里介绍三元组表示法。 稀疏矩 ...
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2021-07-14 16:08:00
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一、稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，而且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都仅仅是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，而且非零元素没有分布规律。 二、稀疏矩阵的压缩存...
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2014-06-27 20:01:00
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一、稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，而且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都仅仅是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，而且非零元素没有分布规律。 二、稀疏矩阵的压缩存储 因为稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此能够採用仅仅存储非零元素的方法来进行压缩存储。
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2015-02-05 20:35:00
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压缩稀疏数组，数组的恢复。
原创
2023-09-15 12:18:58
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#include<cstdio>#include<cstring>#define ElemType int #define
原创
2022-06-29 20:08:35
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问题： 现在有一个五子棋盘，如下，需要你进行存盘，然后以后在玩的时候还可以继续上一盘，你可以直接把这个11X11的棋盘直接保存到一个二维数组中，然后写进文件夹，但是你会发现，此时11X11的棋盘只有3个数据，其他都是无用的，占用内存空间，这显然转换成稀疏矩阵在存储，明显可以省略很多空间，接下来我们用Java代码模拟把它转换成稀疏矩阵，再从稀疏矩
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2024-01-20 21:49:52
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稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀疏表达。即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征。在神经网络中即体现出前一层是未加工的像素，而后一层就是对这些像素的非线性
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2024-01-20 22:17:55
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