c++稀疏矩阵的压缩存储-创新互联
稀疏矩阵
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Eg:
int array [6][5] = {{1, 0, 3, 0, 5},
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 0, 0},
{2, 0, 4, 0, 6},
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 0, 0}};
稀疏矩阵的压缩存储
压缩存储值存储极少数的有效数据。使用{row,col,value}//行 列 值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。
程序代码:
#include//push pop operator[] 和顺序表一致 template struct Triple //定义一个三元组 可以直接访问的定义成struct { size_t _row; size_t _col; T _value; Triple(size_t row, size_t col, const T& value) :_row(row) , _col(col) , _value(value) {} }; template class SparseMatrix { public: SparseMatrix(const T* a, size_t M, size_t N,const T& invalid)//const T& invalid表示哪个是无效数据 :_M(M) , _N(N) , invalid(invalid) { for (size_t i = 0; i < M; ++i) { for (size_t j = 0; j < N; ++j) { if (a[i*N + j] != invalid) //不等于无效值 { Triple t(i, j, a[i*N + j]); _a.push_back(t); } } } } void Display() { size_t index = 0; for (size_t i = 0; i < _M; ++i) { for (size_t j = 0; j < _N; ++j) { if (index<_a.size()&& i == _a[index]._row && j == _a[index]._col) { cout << _a[index].value << " "; ++index; } else { cout << _invalid << " "; } } cout << endl; } cout << endl; } protected: //存三元组数组 //Triple * _a; 直接用动态顺序表 vector > _a; size_t _M; size_t _N; T _invalid; }; void Test2() { int a[6][5] = { { 1, 0, 3, 0, 5 }, { 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0 }, { 2, 0, 4, 0, 6 }, { 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0 } }; SparseMatrix sm((int*)a,6,5,0); //强制转换成一维数组 数组 6行 5列 非法值0 sm.Display(); } #include using namespace std; #include #include"Matrix.h" int main() { //Test1(); Test2(); system("pause"); return 0; }
运行结果:
1 0 3 0 5
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
2 0 4 0 6
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
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