稀疏矩阵常见的压缩存储方式

稀疏矩阵常见的压缩存储方式有三种：

1. COO（Coordinate）格式：该格式存储稀疏矩阵中非零元素的坐标及其值，存储比较灵活，但是不够紧凑，不适合大规模稀疏矩阵。

2. CSR（Compressed Sparse Row）格式：该格式将稀疏矩阵存储为三个数组，分别存储非零元素的值、列坐标和每行的第一个非零元素在值和列坐标数组中的位置，存储比较紧凑，适合行数较多的稀疏矩阵。

3. CSC（Compressed Sparse Column）格式：该格式与CSR格式类似，只是将矩阵按列压缩，适合列数较多的稀疏矩阵。

相关问题

稀疏矩阵压缩存储c++思路

稀疏矩阵压缩存储是一种优化矩阵存储空间的方式。当矩阵中大部分元素为0或者重复元素较多时，采用传统的二维数组存储方式会导致存储空间的浪费，因此采用稀疏矩阵压缩存储可以节省存储空间。

稀疏矩阵压缩存储的思路是将稀疏矩阵中的非零元素按照行优先的原则逐个存储起来，同时还需要记录每个非零元素的行号、列号以及其对应的值。压缩存储后的矩阵可以表示为一个线性数组，数组的每个元素都包含三个部分：行号、列号和元素值。这样可以避免存储大量的0元素，从而减少存储空间的开销。

在进行矩阵的压缩存储时，可以采用稀疏矩阵的三元组存储方法，即将非零元素的行号、列号和值分别存储在三个单独的一维数组中。实际应用中，还可以基于三元组存储方法的基础上进行进一步的优化，例如使用链表结构来存储非零元素，以减少内存的消耗。

此外，在稀疏矩阵压缩存储过程中，还需要考虑到数据的读取和修改操作。读取非零元素时，可以直接通过行号和列号索引到相应的元素，而修改非零元素时，需要先找到对应的索引再进行修改。

总体来说，稀疏矩阵压缩存储是通过将稀疏矩阵中的非零元素存储起来，避免存储大量的0元素，从而减少存储空间的开销。具体的实现方法可以采用稀疏矩阵的三元组存储方法或其他优化方式，以提高存储效率和减少内存消耗。

用struct实现稀疏矩阵的压缩存储

可以使用struct定义一个压缩后的矩阵结构体，其中包含矩阵的行数、列数、非零元素个数和非零元素的值和位置信息。非零元素的位置信息可以用一个二元组表示，其中第一个元素表示该元素所在行，第二个元素表示该元素所在列。在存储时，可以将非零元素按照从左到右、从上到下的顺序存放在一个一维数组中，同时记录每一行中的第一个非零元素所在的位置，以便快速找到每一行的非零元素。