CSR方法构建矩阵，MATLAB代码

CSR (Compressed Sparse Row) 是稀疏矩阵的一种存储格式，在MATLAB中常用于高效处理稀疏矩阵。以下是创建和操作CSR矩阵的基本步骤，假设我们有一个稀疏系数向量`data`和行索引向量`rowInds`，列索引由行索引推断出来（因为它们是连续的）：

% 省略实际的数据生成部分，假设已经得到了data和rowInds

% 创建CSR矩阵
sparseMatrix = sparse(rowInds, ones(size(rowInds)), data); % 第二个参数是列向量全为1，因为不需要独立给出列索引

% 分析CSR矩阵，查看其结构
[rowPtr, colInd] = find(sparseMatrix);
% rowPtr是一个一维数组，包含每个行开始的位置
% colInd是对应的列索引

% 访问或修改矩阵
% 示例：获取第3行的元素
elementAtThirdRow = sparseMatrix(rowPtr(3), :);

% 或者修改某个元素，例如将第三行第一个元素设为新的值
sparseMatrix(rowPtr(3), colInd(1)) = new_value;

% 打印出整个矩阵
disp(sparseMatrix);