设有一个10x10的对称矩阵A,采用压缩存储方式,以行序为主存储,a1,1为第一个元素,其存储地址为1,每个元素占一个地址空间,则a8,8的地址为
时间: 2024-06-13 14:08:23 浏览: 8
根据题意,对称矩阵A的第一行有10个元素,第二行有9个元素,第三行有8个元素,以此类推,最后一行只有一个元素。因此,对称矩阵A中一共有10+9+8+...+2+1=55行元素。
由于采用压缩存储方式,以行序为主存储,因此a1,1的存储地址为1,a1,2的存储地址为2,a1,3的存储地址为3,以此类推,a1,10的存储地址为10,a2,2的存储地址为11,a2,3的存储地址为12,以此类推,a2,10的存储地址为18,a3,3的存储地址为19,以此类推,a8,8的存储地址为:
a8,8的行数为10-8+1=3,因此前两行的元素个数为10+9=19个,第三行的元素个数为8个,因此a8,8的存储地址为:
19+18+17+16+15+14+13+8=120
因此,a8,8的地址为120。
--相关问题--:
1. 什么是压缩存储方式?
2. 如何计算对称
相关问题
怎么用matlab把一个1x10的矩阵A扩展为1x50的矩阵B,要求B中每五列的元素对应A中的一列
可以使用repeat和reshape函数来实现该操作。代码如下:
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 1x10矩阵
B = reshape(repmat(A, 1, 5), 1, 50); % 扩展为1x50矩阵,每五列的元素对应A中的一列
关于笑话,这里给你一个:
有一个程序员向另一个程序员问好:Hello World!
如何将Python生成的向量转化为一个10x10的矩阵
假设你已经生成了一个长度为100的向量,可以使用numpy库中的reshape函数将其转换为一个10x10的矩阵。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个长度为100的向量
vector = np.random.rand(100)
# 将向量转换为10x10的矩阵
matrix = vector.reshape((10, 10))
print(matrix)
```
运行结果:
```
[[0.03323926 0.37815521 0.05010085 0.26280358 0.07416457 0.65958206
0.58503235 0.17267879 0.52001433 0.56793017]
[0.36002896 0.82620694 0.74107119 0.15846544 0.4503239 0.45850716
0.73218734 0.02772196 0.22664824 0.06874579]
[0.92632987 0.55227671 0.68646349 0.78993938 0.71913451 0.28438496
0.75608511 0.12471315 0.68936622 0.3527553 ]
[0.08954926 0.21371604 0.20967064 0.25869779 0.0907832 0.23608695
0.63506002 0.47000584 0.54733659 0.38004284]
[0.40298434 0.30839186 0.77978526 0.94108756 0.6048129 0.08357844
0.47130168 0.16128915 0.14445128 0.15594249]
[0.73139652 0.65850716 0.26221042 0.16807918 0.7623689 0.24893743
0.44581545 0.94032623 0.67493159 0.09333725]
[0.81208014 0.16610943 0.63979212 0.01178323 0.27713591 0.18894642
0.13644185 0.92720969 0.94359361 0.39904332]
[0.4808465 0.8097011 0.12974887 0.73926085 0.12001864 0.08231494
0.86348989 0.99491584 0.33327054 0.15071856]
[0.13360137 0.78913468 0.03068087 0.18780705 0.69312714 0.34795974
0.14295549 0.22892616 0.00935711 0.73523099]
[0.61943068 0.90685353 0.9291858 0.58928145 0.35608796 0.19084319
0.56299832 0.00558425 0.89306051 0.07142249]]
```