顺序查找与稀疏矩阵存储优化

第5章主要探讨顺序查找和跳着存策略在处理数组与特殊矩阵，特别是稀疏矩阵中的应用。首先，章节回顾了数组的基本概念，强调了数组是由相同类型数据元素组成、存储在连续内存空间中的顺序结构。数组的特点包括元素具有相同的数据类型，通过下标可以直接访问，以及二维数组的行主序和列主序存储方式。 在特殊矩阵部分，重点介绍了三种常见的压缩存储形式：对称矩阵、三角矩阵和稀疏矩阵。对称矩阵的存储策略是只保留上三角或下三角元素，节省存储空间，因为对称矩阵的其他部分可以通过对角线对称性得出。通过"sa[]"数组，可以映射到这些存储的元素，比如在对角线下方的元素与sa[k]相对应。 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零或者值相同的元素较少，这种矩阵的存储方式尤为重要，因为它能有效地减少冗余存储。在处理稀疏矩阵时，会先计算出矩阵A中每一列的第一元素在矩阵B的三元组表示中的存储位置（pot[]数组），然后按照行顺序扫描A的三元组，确定元素的实际位置。这种“顺着找，跳着存”的方法提高了效率，特别适用于那些元素稀疏的情况。 章节还提到将二维数组转化为一维数组的处理方式，这对于理解矩阵的存储和操作非常关键。此外，对于稀疏矩阵的三元组表示，通常包含行号、列号和值三个元素，这是矩阵压缩存储的核心组成部分。 总结起来，第5章不仅介绍了数组的基础知识，还深入探讨了如何利用这些知识优化稀疏矩阵的存储和查找操作，这对于理解和解决实际的IT问题，特别是在大数据处理和数据分析中，是非常实用的技能。