稀疏数组的快速转置
时间: 2023-09-10 22:09:04 浏览: 60
稀疏数组是由大量的零元素组成的数组,而快速转置是指将一个矩阵沿主对角线翻转后得到的矩阵。
对于稀疏数组的快速转置,可以使用压缩存储方式来实现。具体而言,我们可以使用三个数组来存储稀疏数组的非零元素:row数组、col数组和value数组。其中,row数组存储非零元素的行下标,col数组存储非零元素的列下标,value数组存储非零元素的值。
对于快速转置,我们可以先遍历一遍稀疏数组,统计每一列中非零元素的个数,然后再创建一个新的稀疏数组,将每个非零元素插入到相应的列中即可。
具体实现的代码如下:
``` python
def transpose_sparse_matrix(row, col, value):
n = len(row)
m = max(col) + 1
# 统计每一列中非零元素的个数
cnt = [0] * m
for j in col:
cnt[j] += 1
# 计算每个非零元素在转置后的稀疏矩阵中的位置
pos = [0] * m
for j in range(1, m):
pos[j] = pos[j - 1] + cnt[j - 1]
# 创建新的稀疏矩阵
new_row = [0] * n
new_col = [0] * n
new_val = [0] * n
for i in range(n):
j = col[i]
k = pos[j]
new_row[k] = j
new_col[k] = row[i]
new_val[k] = value[i]
pos[j] += 1
return new_row, new_col, new_val
```
这个函数的输入是三个数组:row、col和value,分别表示稀疏矩阵中的非零元素的行下标、列下标和值。输出也是三个数组,分别表示转置后的稀疏矩阵中的非零元素的行下标、列下标和值。
注意,在转置后的稀疏矩阵中,每个非零元素的行下标和列下标都要互换。