设n阶下三角矩阵A[0..n-1,0..n-1]已压缩到一维数组B[1..m]中,若按行为主序存储,则A[i][j](i≥j)对应的B中存储位置为多少?给出推导过程

时间: 2023-06-03 13:05:53 浏览: 133
我可以回答这个问题。根据下三角矩阵的定义,只有矩阵的下三角部分有非零元素,而上三角部分全是零。因此,只需要存储下三角部分中所有的非零元素即可。 对于矩阵中每一个下三角元素A[i][j](i≥j),可以通过如下公式将其存储到一维数组B中: B[(i-1)*i/2 + j] = A[i][j] 其中,(i-1)*i/2是下标的累加和,表示前i-1行下三角部分中非零元素的总数,加上j即可表示该元素在一维数组中的位置。 因此,A[i][j](i≥j)对应的B中存储位置为B[(i-1)*i/2 + j]。
相关问题

若将n阶下三角矩阵A按列优先顺序压缩存放在一维数组B[0..n(n+1)/2-1]中,A中第一个非0元素A[1][1]存于数组B[0]中,则应存放到B[k]中的非0元素A[i]j的下标i,j与k的对应关系是

### 回答1: 下标 i,j 与 k 的对应关系是: k = (i-1) * i / 2 + j - 1 其中,i 表示矩阵 A 中非零元素的行号,j 表示矩阵 A 中非零元素的列号,k 表示一维数组 B 中存储该非零元素的下标。由于是下三角矩阵,因此只需存储矩阵中主对角线及其下方的元素。而一维数组 B 中的下标从 0 开始,因此需要将 i 和 j 都减 1 才能与 k 对应。 ### 回答2: 若将n阶下三角矩阵A按列优先顺序压缩存放在一维数组B[0..n(n 1)/2-1]中,A中第一个非0元素A[1][1]存于数组B[0]中,则应存放到B[k]中的非0元素A[i]j的下标i,j与k的对应关系如下: 对于下三角矩阵A中的非零元素A[i][j],其中i >= j,可以将A中的第i行和第j列以及对角线上的所有元素按列优先的顺序存放在一维数组B中。 设第i行第j列的元素在A中的位置为pos,则其在B中的位置为: pos = j*(j-1)/2 + i 其中,j*(j-1)/2 是第j列之前(不含第j列)元素的个数,加上第i列第j行的元素之后得到元素在B中的位置。 所以,对于A中的非0元素A[i]j,它在B中的位置k与i,j之间的对应关系为: k = j*(j-1)/2 + i 反过来,对于B中的元素B[k],其对应的A矩阵元素A[i][j]的下标为: j = int(sqrt(2*k + 0.25) - 0.5) i = k - j*(j-1)/2 需要注意的是,由于存放到B中的是下三角矩阵A,所以i >= j。 ### 回答3: 若将n阶下三角矩阵A按列优先顺序压缩存放在一维数组B[0..n(n 1)/2-1]中,A中第一个非0元素A[1][1]存于数组B[0]中。则应存放到B[k]中的非0元素A[i][j]的下标i,j与k的对应关系是: 对于矩阵A中的第m行第n列的元素A[m][n],如果m <= n,则将该元素存放在数组B中的位置B[k]中,其中k的计算公式为: k = (n × (n-1)) / 2 + m - 1 其中,n × (n-1) / 2是n阶下三角矩阵中元素的总个数,(n × (n-1)) / 2 + m - 1是表示在第n列中的第m行对应的位置。 对于非0元素A[m][n],其中m > n,则该元素应为0,不需要存放在数组B中。 例如,对于一个3阶下三角矩阵A[3][3],其元素依次为: A[1][1] A[1][2] A[1][3] A[2][1] A[2][2] A[2][3] A[3][1] A[3][2] A[3][3] 将按列优先顺序压缩存放在一维数组B中,应有: B[0] = A[1][1] B[1] = A[2][1] B[2] = A[2][2] B[3] = A[3][1] B[4] = A[3][2] B[5] = A[3][3] 从上述例子可以看出,上三角矩阵中的非0元素按列优先顺序压缩存放在一维数组B中,且对应关系即为上述计算公式。

一个n阶上三角矩阵A按行优先顺序压缩存放在一维数组B,则B中元素个数是( )。

一个 n 阶上三角矩阵的元素个数为 $1+2+\cdots+n = \frac{n(n+1)}{2}$,但是由于是上三角矩阵,因此只有矩阵的上三角部分有值,即有 $\frac{n(n+1)}{2} - \frac{n(n-1)}{2} = n$ 个元素。而按行优先顺序压缩存放时,我们只需要存储上三角部分的元素,因此数组 B 中的元素个数应该是 n。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

6-10.py

6-10
recommend-type

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望