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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# 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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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
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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
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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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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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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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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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稀疏矩阵：矩阵中大多数元素为0的矩阵（本文以行序为主序）稀疏矩阵的三元组表述法： 类型结构：template <typename T>
struct Triple
{
int _row;
int _col;
T _value;
原创
2016-04-11 23:03:57
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没有经过处理的稀疏矩阵其实就是一个特殊的二维数组，数组中的大部分元素是0或者其他类型的非法值，只有少数几个非零元素。 为了实现压缩存储，可以只存储稀疏矩阵的非0元素。在存储稀疏矩阵中的非0元素时，必须要存储该元素的行列号以及元素值。我们可以封装一个三元组类来存储这些元素。//三元组
template<class T>
struct Tripl
原创
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2016-04-15 23:44:32
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1、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。2、稀疏矩阵的压缩存储：压缩存储值存储极少数的有效数据。 由于非零元素分布没有任何规律，所以在进行压缩存储的时侯需要存储无效值的同时还要存储有效元素在矩阵中的位置，即有效元素所在的行号和列号，也就是在存储某个元素比如aij的值的同时，还需要存储该元素所在的行
原创
2016-04-16 16:42:48
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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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稀疏矩阵的压缩存储、转置、快速转置
原创
2016-05-21 14:54:56
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稀疏矩阵的压缩存储及转置，你值得拥有
原创
2016-04-17 19:09:18
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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
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数据结构----稀疏矩阵的快速转置
原创
2016-03-31 16:36:16
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只怪 博主智商无下限，花了一个周末终于把系数矩阵的压缩存储及其转置给弄明白了，所以今天就和大家分享一下我的学习过程啦！！！稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为零的矩阵，从直观上讲，非零元素的个数低于总元素的30%时，这样的矩阵称为稀疏矩阵。1.稀疏矩阵的三元组组表示法对于稀疏矩阵的压缩存储，采取只存储非零元素的方法，由于稀疏矩阵中非零元素的分布没有规律，所以呢？？？在存储非零元素的时候必须给每
原创
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2016-04-17 22:52:49
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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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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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