稀疏矩阵十字链表存储与数据结构解析

"这篇资料主要介绍了稀疏矩阵的十字链表存储表示，涉及数据结构中的数组、特殊矩阵的压缩存储以及广义表的定义和存储结构。文件中提供了OLNode结构体的定义，用于表示稀疏矩阵中的非零元素，以及CrossList结构体，包含了稀疏矩阵的行链表头和列链表头指针，以及矩阵的行数、列数和非零元素数量。资料还涵盖了数组的定义、顺序存储表示和地址计算，以及广义表的结构特点和存储表示的学习目标、重点和难点。" 稀疏矩阵是处理大量零元素的矩阵时的一种高效存储方式。在十字链表存储表示中，每个非零元素被表示为一个结点，包含元素的行下标i、列下标j和元素值e，以及指向同一行内后继元素的right指针和同一列内后继元素的down指针。CrossList结构体则管理整个稀疏矩阵，其rhead和chead分别指向行链表和列链表的头指针，mu、nu和tu分别记录矩阵的行数、列数和非零元素个数。 数组是数据结构的基础，它是一组相同类型的数据元素集合，可以是一维、二维或多维形式。一维数组相当于线性结构，而多维数组则构成了更复杂的非线性结构。数组的逻辑结构是通过下标来访问元素，下标具有固定的范围。数组的抽象数据类型定义了数据对象D，包含所有元素，以及数据关系R，描述了元素之间的顺序关系。基本操作如初始化数组和销毁数组是数组操作的关键部分。 数组顺序存储的表示是指数组元素在内存中连续存储，可以通过下标快速访问。对于特殊矩阵，如对角矩阵、三角矩阵等，可以采用压缩存储的方式减少存储空间。例如，对角矩阵只需存储对角线上的元素，大大节省空间。 广义表是一种更通用的表结构，可以包含子表，即表中可以有其他表作为元素。广义表的存储结构通常使用链表实现，分为头节点表示法和表头表表示法，可以灵活地表示多层次的嵌套结构。 学习这些知识点有助于理解如何高效地管理和操作数据，特别是在内存有限的情况下，压缩存储技术如稀疏矩阵的十字链表表示显得尤为重要。此外，数组和广义表的概念与操作是很多高级数据结构和算法的基础，对于编程和算法设计有着深远的影响。