Matlab图论工具箱
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稀疏矩阵与普通矩阵的转化有向图最大流graphmaxflow注意事项图最小生成树graphminspantree其他参数两节点最短路graphshortestpath其他参数每对节点间的最短路径graphallshortestpaths其他参数其他工具视图 稀疏矩阵与普通矩阵的转化
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2024-04-20 10:02:07
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假设在m*n的矩阵中，有t个元素不为0。令稀疏因子s=t/(m*n)，通常认为s<0.05时称为稀疏矩阵。 有时为了节省存储空间，可以对这类矩阵进行压缩存储。所谓的压缩存储就是，为多个相同的值分配存储在一个空间，对零元不分配空间。而稀疏矩阵是只存储有效值，无效值只分配一个空间。 在这里我们用一个顺序表vector存储稀疏矩阵的有效值的行，列，值三个元素。s
原创
2016-04-15 12:44:33
956阅读
# Python 稀疏矩阵转置
## 简介
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵，而只有少数元素非零。在实际应用中，使用稀疏矩阵可以节省存储空间和计算时间。而矩阵转置是指将矩阵的行和列互换。本文将介绍如何在Python中实现稀疏矩阵的转置操作。
## 稀疏矩阵的表示方法
在处理稀疏矩阵时，常用的表示方法是使用字典或三元组的形式。字典表示方法将矩阵的非零元素的行列索引作为键，元素值作为值存储在
原创
2023-09-26 13:37:04
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可以说我定义了一个大的二次矩阵(例如150x150)。 一次它是一个numpy数组(矩阵A)，一次是scipy稀疏数组(矩阵B)。import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.sparse.linalg import spsolve
size = 150
A = np.zeros((size, size))
length = 1000
# Set
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2023-07-30 00:55:24
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# 稀疏矩阵的转置及其在Python中的实现
稀疏矩阵是指大多数元素为零的矩阵。在科学计算和数据分析中，稀疏矩阵的有效存储和计算方法是一个重要的研究方向。稀疏矩阵的转置是指将矩阵中的行和列进行交换。本文将探讨稀疏矩阵的转置的实现方法，并提供Python代码示例，最后总结稀疏矩阵处理的意义和应用场景。
## 稀疏矩阵的基本概念
在借助稀疏矩阵进行计算时，我们通常采用一些特殊的数据结构来节省内存
稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中的有效值的个数远小于无效值的个数，而且这些数分布没有规律。压缩存储的值极少，采用三元组（value,row,col）存储每一个有效值。三元组按照在原矩阵的位置，按照行优先存储。构造函数：SparseMatrix(T* a,size_t m,size_t n,const T& invalid)
:_rowsi
原创
2016-04-18 15:55:08
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稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中有效值的个数远小于无效值的个数，且这些数据的分布没有规律如下图所示：一般情况下，我们会想到只要交换对应的行和列，但是这种做法很浪费时间和空间，所以我们可以利用三元组进行存储，压缩存储极少数的有效数据，使用{row，col，value}三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。#define _CRT_SECURE_NO_W
原创
2016-05-11 15:10:14
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当一个矩阵为稀疏矩阵时，有效数据的个数比无效数据要少得多，因此若将一个矩阵全部存储会浪费空间，可以只将有效数据存储起来，无效数据作为标记代码如下：#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//可用一个三元组来存储有效数据的信息
template<cla
原创
2016-03-13 20:28:36
822阅读
数据结构----稀疏矩阵的快速转置
原创
2016-03-31 16:36:16
3026阅读
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稀疏矩阵的压缩存储、转置、快速转置
原创
2016-05-21 14:54:56
2054阅读
函数功能：生成稀疏矩阵 使用方法 ：S = sparse(A)将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即矩阵A中任何0元素被去除，非零元素及其下标组成矩阵S。如果A本身是稀疏的，sparse(S)返回S。 S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，并且有 S(i(k),j(k)) = s(k)。向
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2023-06-03 07:46:51
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目录一、稀疏矩阵的生成1.利用sparse函数建立一般的稀疏矩阵2.利用特定函数建立稀疏矩阵二、稀疏矩阵的运算一、稀疏矩阵的生成1.利用sparse函数建立一般的稀疏矩阵稀疏矩阵指令的调用格式：示例1：输入一个稀疏矩阵A=sparse([1 2 3 4 5],[2 1 4 6 2],[10 3 -2 -5 1],10,12)运行结果：此外，sparse函数还可以将一个满矩阵转换成一个稀疏矩阵，相应
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2024-05-30 09:28:44
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文章目录主类辅助功能类(读入任意规格的矩阵)编写和调试心得主类/** @Description:*
原创
2022-06-14 17:00:47
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数据结构中的经典算法，矩阵的快速转置算法，已经给出了非常详细的代码注释，按照给出的代码就执行编译可以成功运行，分享给大家。
原创
2015-09-27 18:37:37
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矩阵我们在线性代数中所学的一种有力的工具，可用它可以处理很多的工程问题。今天，我们不讨论矩阵本身，而是研究如何来存储矩阵，使得矩阵的运算能够更加高效。首先，我们了解矩阵中的一种特殊矩阵——>稀疏矩阵。那么什么是稀疏矩阵呢？如果在矩阵中，多数的元素为0，通常认为非零元素比上矩阵所有元素的值小于等于0.05时，则称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）。有时候为了节省存储空间，我们可以对
原创
2016-04-18 14:16:39
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在矩阵中，有一类很重要的矩阵，就是-----稀疏矩阵。
    所谓的稀疏矩阵呢，就是指的是，在矩阵中，有效的数据个数远远小于无效的数据个数（并且这些数据排列顺序没有规律）。
  有效数据个数仅仅6个，其余都为无效数据0.
    那我们将稀疏矩阵存在压缩矩阵中，设定一个三元组，使用{row,col,value}存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。
我们建立一个结构
矩阵的转置：
    将原矩阵的行、列对换，也就是将[i][j]和[j][i]位置上的数据对换
原创
2016-04-13 09:41:29
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小问题却整了这么久，能力有待加强，要强烈区分三元组的列数与元素总数，不能将他俩写混了#include<stdio.h> #define MAXSIZE 1250 #define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
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2011-11-27 02:16:00
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数据结构
稀疏矩阵的
快速转置算法实现代码如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <process.h>#define M
原创
2022-09-20 16:25:08
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*      稀疏矩阵
*      压缩存储
*      转置 （一般 和 快速转置）
原创
2016-04-18 21:42:17
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<br />/*稀疏矩阵的压缩存储及转置*/<br /><br />#include <iostream><br />using namespace std;<br /><br />/*三元
原创
2023-08-27 11:19:57
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