c++对称矩阵的压缩存储
原创
2016-05-26 19:10:17
2001阅读
SymmetricMatrix.hpp#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;
template<class T>
class SymmetricMatrix{
public:
SymmetricMatrix(int arry[][3],s
原创
2015-11-04 13:10:34
587阅读
对称矩阵及对称矩阵的压缩存储
原创
2016-05-21 14:49:08
783阅读
若设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和
原创
2016-04-18 23:05:10
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设一个N*N的方阵A，A中任意元素A[i][j]，当且仅当A[i][j] == A[j][i](0 <= i <= N-1 && 0
<= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。如上图，对称矩阵压缩存储存储时只需要存储上三角/下三角的数据，一般情况下用下三角存储所以最多存储n(n+1)/2个数据。对称矩
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2016-04-12 18:47:52
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设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。压缩存储称矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/2个数据。对称矩阵和压缩存储的对应关系：下三角存储i>=j,&nbs
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2016-04-25 22:16:37
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对称矩阵：元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵对称矩阵存储采用上三角、下三角存储，下三角符合i>=j（行大于等于列），我采用的是下三角存储，存储可以存储下三角的元素，但是打印时还需要将其转成对称矩阵形式打印构造函数：SymmetricMatrix(T* a,size_t size)
:_a(new T[size*(size+1)/2])
,_size(s
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2016-04-18 15:19:16
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对称矩阵及对称矩阵的压缩存储
压缩存储称矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/2个数据。
原创
2016-04-18 21:00:43
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 5
void compress(int a[][5],int sa[])
{
int i=0,j=0,k=0;
for(i=0;i<5;i++)
{
for(j=0;j<5;j++)
{
if(i&
原创
2023-04-30 21:00:13
255阅读
&n
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2016-04-15 17:02:24
2360阅读
稀疏矩阵的介绍及压缩存储
原创
2016-05-26 19:18:27
1478阅读
压缩存储称矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/2个数据。对称矩阵和压缩存储的对应关系：下三角存储i>=j, SymmetricMatrix[i][j] == Array[i*(i+1)/2+j]#include<iostream>
using namespace std;
template<clas
原创
2016-03-01 15:03:27
1006阅读
设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。
​对称矩阵压缩存储时只需要存储i*(i+1)/2个数据。
对称矩阵与压缩矩阵的关系是：
对称矩阵SymmetricMatrix[i][j] =压缩矩阵Array(i*(i+1)/2+j)。
spacer.gif下面我实现一下对称矩阵存储在压缩矩阵以及将压缩矩阵中的元素还原成对称矩阵打印出来的代码。
原创
2016-04-13 09:21:33
3072阅读
什么是对称矩阵（SymmetricMatrix）？对称对称-------看设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。压缩存就是矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/
原创
2016-04-18 19:25:27
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1.前言什么是特殊矩阵？C，一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时，会发现矩阵中有许多值相同的数据或有许多零数据，且分布呈现出一定的规律，称这类型的矩阵为特殊矩阵。为了节省存储空间，可以设计算法，对这类特殊矩阵进行压缩存储，让多个相同的非零数据只分配一个存储空间；对零数据不分配空间。本文将讲解如何压缩这类特殊矩阵，以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响。2.压缩对称矩阵什么是对称矩阵？在一个
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对称矩阵是以对角线为对称轴，每个元素相对对角线是相等的，对于存储这样的数组，如果对每个元素都进行存储将会造成空间的浪费，因此，一般选择只存储下三角这些元素，存储方法代码如下：template<class T>class SymmetricMatrix{private: T *_a; int _n; int _size;public: SymmetricMatrix(T *a, int
原创
2016-04-16 11:41:29
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SparseMatrix.hpp#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
template<class T>
struct Triple{
T _value;
size_t 
原创
2015-11-04 12:42:34
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对称矩阵 设一个N*N的方阵A，A中的任意元素A[i][j]，当且仅当A[i][j]=A[j][i],则矩阵A是对称矩阵，以对角线分隔，分为上三角和下三角 压缩矩阵存储对称矩阵时只需要存储其上三角或者下三角的数据，即最多存储n(n+1)/2个数据,对应关于为：i>j,symmetricMatrix[i
原创
2016-04-16 13:56:40
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numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix，包括矩阵数据的处理，矩阵的计算，以及基本的统计功能，转置，可逆性等等，包括对复数的处理，均在matrix对象中。 class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵，其中data为ndarray对象或者字符形式；dtype:为data的type；copy:为bool类型。 >>>
