稀疏矩陣壓縮存儲的基本思想是什么？稀疏矩陣壓縮存儲的目的是：C節(jié)省存儲空間，D降低預(yù)算時間的復(fù)雜度，如果是單選題，則應(yīng)選擇C節(jié)省存儲空間。如果矩陣中非零元素的個數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于矩陣元素的總數(shù)，且非零元素的分

稀疏矩陣壓縮存儲的基本思想是什么？

稀疏矩陣壓縮存儲的目的是：C節(jié)省存儲空間，D降低預(yù)算時間的復(fù)雜度，如果是單選題，則應(yīng)選擇C節(jié)省存儲空間。如果矩陣中非零元素的個數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于矩陣元素的總數(shù)，且非零元素的分布不規(guī)則，則稱為稀疏矩陣；否則，如果非零元素的分布是規(guī)則的（如三角矩陣、下三角矩陣、對角矩陣），這個矩陣叫做特殊矩陣。由于matlab只對非零元素進(jìn)行運算，稀疏矩陣的計算速度較快，這是稀疏矩陣的一個突出優(yōu)點。假設(shè)矩陣A和B中的矩陣是相同的。計算2*a需要一百萬次浮點運算，而計算2*B只需要2000次浮點運算。由于matlab不能自動生成稀疏矩陣，因此需要專門的命令來生成稀疏矩陣，如果每個數(shù)組元素需要l個字節(jié)，那么整個矩陣就需要m*n*l個字節(jié)。然而，大部分的存儲空間是0元素，造成了大量的空間浪費。為了節(jié)省存儲空間，只能存儲非0元素

代碼如下：#生成單位矩陣，這是普通矩陣無法創(chuàng)建的，所以使用sparsematrix創(chuàng)建。num_u2;samples=180000rownumber=c（1:num_2;samples）colnumber=c（1:num_2;samples）value=c（rep（1，each=num_2;samples））M=sparse matrix（rownumber，colnumber，x=value）#為單位矩陣賦值。所有賦值完成后，它是一個對稱稀疏矩陣，值為4*50*180000。for（i in 1:num?Samples）{w=w?有50個浮點值。N=鄰居#有50個整數(shù)值。M=M-T（W）M=M-W M=M W%*%T（W）}

稀疏矩陣在壓縮存儲后將失去隨機(jī)訪問功能。稀疏矩陣經(jīng)過壓縮存儲后，將失去隨機(jī)存儲的功能。在這種矩陣中，非零元素的分布是不規(guī)則的。為了壓縮存儲空間，將每個非零元素的值及其行、列號作為一個節(jié)點存儲在一起。由這些節(jié)點組成的線性表稱為三重表。它不再是一個簡單的向量，因此不可能用下標(biāo)直接訪問矩陣中的元素。