数据结构特殊矩阵和稀疏矩阵

数据结构中的特殊矩阵和稀疏矩阵是用于处理特定类型的线性代数问题的两种重要矩阵表示形式。

特殊矩阵是指那些满足某些特定模式或属性的矩阵。例如：
1. 对称矩阵：元素对角线上下相等，如正交矩阵、单位矩阵和欧拉矩阵。
2. 稀疏矩阵：大部分元素值为零，非零元素较少。在实际应用中，比如网络图、图像处理或机器学习中的权重矩阵，很多都是稀疏的。
3. 阶乘矩阵或三角矩阵：只包含部分元素或者有特定行或列结构的矩阵。

稀疏矩阵则特别强调矩阵中非零元素的存储效率，因为在实际问题中，大量零元素占据了很大的存储空间。通常采用压缩存储方式，如 Coordinate List (COO)、Compressed Row Storage (CRS) 或 Compressed Column Storage (CCS)，它们通过仅存储非零元素的位置和值来减少内存消耗。