c++稀疏矩阵乘法实现
时间: 2024-10-17 14:05:46 浏览: 32
在C++中实现稀疏矩阵乘法通常采用压缩存储(Compressed Storage),比如三元组表示法(Coordinate List or COO)或者邻接列表(Adjacency List)。对于大规模稀疏矩阵,CSR(Compressed Row Storage)或CSF(Compressed Sparse Column Storage)更为常见,因为它们能有效利用内存并提高计算效率。
下面是简化的CSR格式稀疏矩阵乘法的伪代码示例:
```cpp
// 假设A是一个m x n稀疏矩阵,B是n x p矩阵,结果存放在C(m x p)中
void sparseMatrixMultiply_CSR(int A_row[], int A_col[], double A_val[], int B_row[], int B_col[], double B_val[], int m, int n, int p) {
for (int i = 0; i < m; ++i) { // 遍历行
int row_index = A_row[i]; // 当前行的起始位置
for (int j = row_index; j < row_index + A_col[i] - 1; ++j) { // 找到该行的所有非零元素
int k = A_col[j]; // 目标列索引
double val = A_val[j] * B_val[k]; // 计算乘积
for (int l = B_row[k]; l < B_row[k+1]; ++l) { // 遍历目标列的非零元素
C[A_col[j]+B_col[l]] += val;
}
}
}
}
```
注意这只是一个简化版本,实际实现中还需要考虑性能优化,如使用迭代而非递归,以及合并相加操作等。
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