稀疏矩阵的加速计算是当前计算机体系结构的研究热点之一。 定义矩阵稀疏比为矩阵元素中值为0的元素个数除以值不为0的元素个数。 给定一个6行6列的矩阵m,编写函数sparseness(int m[6][6]), 计算矩阵m的稀疏比并返回。
时间: 2024-04-10 13:31:41 浏览: 27
您好!稀疏矩阵的加速计算确实是计算机体系结构的研究热点之一。根据您的要求,我将为您编写一个函数sparseness,用于计算给定6行6列矩阵m的稀疏比。以下是一个示例的C++实现:
```cpp
#include <iostream>
double sparseness(int m[6][6]) {
int nonZeroCount = 0;
int zeroCount = 0;
for (int i = 0; i < 6; i++) {
for (int j = 0; j < 6; j++) {
if (m[i][j] != 0) {
nonZeroCount++;
} else {
zeroCount++;
}
}
}
double sparsenessRatio = zeroCount / static_cast<double>(nonZeroCount);
return sparsenessRatio;
}
int main() {
int m[6][6] = {{1, 0, 3, 0, 5, 0},
{0, 0, 0, 0, 0, 0},
{2, 0, 4, 0, 6, 0},
{0, 0, 0, 0, 0, 0},
{7, 0, 8, 0, 9, 0},
{0, 0, 0, 0, 0, 0}};
double ratio = sparseness(m);
std::cout << "稀疏比: " << ratio << std::endl;
return 0;
}
```
该函数通过两个循环遍历矩阵中的所有元素,统计非零元素和零元素的个数。然后,通过将零元素个数除以非零元素个数,计算得到稀疏比。在主函数中,我使用了一个示例矩阵m进行测试,并打印出稀疏比的结果。
希望能对您有所帮助!如有其他问题,请随时提问。
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