用template类实现稀疏矩阵的压缩存储

可以使用template类实现稀疏矩阵的压缩存储。一个常见的方法是使用三元组存储稀疏矩阵，其中包含非零元素的行、列和值。通过对三元组进行压缩，可以节省存储空间。如果矩阵是对称的，也可以使用对称压缩存储方法来进一步减少存储空间。

相关问题

用类模板实现稀疏矩阵类

好的，我了解您的要求，以下是用类模板实现稀疏矩阵类的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

template <typename T>
class SparseMatrix
{
private:
    std::vector<std::vector<T>> data;  // 存储非零元素的值
    std::vector<std::vector<int>> index;  // 存储非零元素的行和列索引
    int rows;  // 矩阵的行数
    int cols;  // 矩阵的列数
public:
    SparseMatrix(int rows, int cols) : rows(rows), cols(cols) {
        data.resize(rows);
        index.resize(rows);
    }

    void set(int row, int col, T value) {
        if (row >= rows || col >= cols || row < 0 || col < 0)
            throw std::out_of_range("Index out of range!");
        data[row].push_back(value);
        index[row].push_back(col);
    }

    T get(int row, int col) const {
        if (row >= rows || col >= cols || row < 0 || col<0)
            throw std::out_of_range("Index out of range!");
        for (int i = 0; i < index[row].size(); i++) {
            if (index[row][i] == col)
                return data[row][i];
        }
        return 0;
    }

    void display() const {
        std::cout << "SparseMatrix:\n";
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                std::cout << get(i, j) << " ";
            }
            std::cout << "\n";
        }
    }
};

int main()
{
    SparseMatrix<int> sm(3, 3);
    sm.set(0, 1, 2);
    sm.set(1, 0, 3);
    sm.display();
    return 0;
}

这个示例代码实现了一个稀疏矩阵类，其中使用了类模板来支持不同数据类型的矩阵。矩阵的非零元素的值和对应的行列索引分别存储在两个向量中，使用 set 函数来设置矩阵中的元素，使用 get 函数来获取矩阵中指定位置的元素，使用 display 函数来显示整个稀疏矩阵。

以上是我的回答，希望能够帮到您。记得不要透露您的要求哦。

elasticsearchtemplate 工具类实现不同的type关联查询

ElasticsearchTemplate 是 Spring Data Elasticsearch 提供的 Elasticsearch 操作模板类，可以方便地进行 Elasticsearch 的操作。关于 ElasticsearchTemplate 的使用，可以参考官方文档。

关于不同 type 关联查询的实现，需要先了解 Elasticsearch 中的 mapping 和 routing。

mapping：定义了索引中的字段类型、分词方式、存储方式等信息。在创建索引时可以指定 mapping，也可以自动创建。

routing：用于将文档路由到对应的 shard 上。在创建索引时可以指定 routing，也可以自动路由。

在 Elasticsearch 中，一个索引可以有多个 type，每个 type 可以有不同的 mapping 和 routing。因此，不同 type 之间可以进行关联查询。

下面是一个简单的示例，假设索引名为 my_index，有两个 type：user 和 role。

User：

{
  "user_id": 1,
  "username": "john",
  "role_id": 1
}

Role：

{
  "role_id": 1,
  "name": "admin"
}

我们想要查询 username 为 john 的用户所属的角色信息，可以使用 ElasticsearchTemplate 的 queryForList 方法进行查询：

QueryBuilder userQuery = QueryBuilders.termQuery("username", "john");
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(userQuery)
    .withTypes("user")
    .build();

List<User> users = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, User.class);

if (!users.isEmpty()) {
    User user = users.get(0);
    QueryBuilder roleQuery = QueryBuilders.termQuery("role_id", user.getRoleId());
    searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(roleQuery)
        .withTypes("role")
        .build();

    List<Role> roles = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Role.class);
}

在这个例子中，我们先通过 username 查询到了对应的 user，然后再根据 user 的 role_id 查询对应的 role。需要注意的是，查询时需要指定 type，以便 Elasticsearch 能够正确路由查询请求。