二维数组与特殊矩阵小结：地址计算与压缩存储

第6章小结主要关注数组和广义表在计算机科学中的概念和应用。首先，数组是线性表的一种扩展，尽管一维数组本质上是线性结构，但由于它可以有任意维度（如二维、三维等），其存储布局使得它们在某些方面超越了传统线性表。在二维数组的例子中，虽然逻辑上是线性结构，但其实际的存储布局可能按行或列优先，如题目中提到的按列优先顺序存放，这种非线性排列方式体现了数组作为线性表推广的特点。 计算数组元素地址是关键知识点，例如在二维数组`a[10][20]`中，通过理解行下标和列下标的对应关系，可以计算出特定元素的存储地址。题目中给出的例子展示了如何通过行优先或列优先的存储策略来计算地址，以及判断数组存储方式的方法。 特殊矩阵，特别是方阵，如题目所提，由于其特殊的结构，元素的下标可以直接确定位置，这使得它们在存储时可以采用压缩存储的方式。压缩存储是为了节省内存空间，因为它只存储矩阵中非零元素的索引和值，而非所有的元素。虽然压缩存储后的矩阵失去了直接的行和列索引关联，但它依然保持了随机访问的能力，因为可以通过计算得到原矩阵中任一元素在压缩数组中的位置。 值得注意的是，对于二维数组，如果采用顺序存储且有明确的存储地址，可以推断出存储方式，如本例中根据地址322判断出只能按行优先存储。这种分析能力对于理解数组的存储管理和优化非常重要。 总结来说，这一章节的小结涵盖了数组的多维特性、存储地址的计算、特殊矩阵的压缩存储及其特性，这些都是计算机程序设计中处理数据结构和算法的基础内容，对于理解和实现高效的数据处理至关重要。