稀疏矩阵的顺序存储：带行表的三元组表

"这篇内容来自清华大学的《数据结构》课程，由严蔚敏教授讲解。主要讨论了带行表的三元组在稀疏矩阵存储中的应用，这是数据结构的一个重要概念。此外，还涵盖了数据结构的基础知识，包括数据、数据结构、抽象数据类型和算法设计与效率分析。" 在数据结构领域，稀疏矩阵是一种特殊的数据结构，用于高效存储大部分元素为零的矩阵。带行表的三元组是稀疏矩阵的一种顺序存储方式。通常，三元组表示法用于存储非零元素，它们按行优先的原则排列。但是，为了加速矩阵运算，如矩阵加法或乘法，我们可以添加一个行表，记录每行非零元素在三元组表中的起始位置。这样，我们就能快速定位到特定行的所有非零元素，提高了访问效率。 数据结构是计算机科学中的核心概念，它研究如何组织和存储数据，以便于数据的处理和算法的执行。在《数据结构》第一章的绪论中，介绍了数据结构的基本概念。数据不仅是指原始的数值或字符，还包括它们之间的关系。数据结构则描述了数据的组织方式，如线性结构（如数组、链表）、树形结构、图结构等。选择合适的数据结构对于优化算法性能至关重要。 例如，在电话号码查询系统中，数据结构的选择可能包括二维数组、链表或向量。不同的结构会对应不同的查询算法，从而影响效率。类似地，图书馆的书目检索系统、教师资料档案管理系统和多叉路口交通灯管理问题，都涉及到数据的逻辑结构和物理结构的设计，以及相关的操作算法。 抽象数据类型（ADT）是数据结构理论中的一个重要概念，它定义了一组数据和操作这些数据的函数集合，而无需关注具体的实现细节。ADT允许我们以一种更高级别的抽象来思考问题，提高了软件的模块性和可重用性。 算法则是解决问题的具体步骤，设计良好的算法不仅要满足功能需求，还需要考虑其时间和空间效率。算法效率的度量通常使用时间复杂度和空间复杂度，这有助于我们在设计和选择算法时做出合理决策。 这篇内容强调了数据结构在设计高效算法和处理大规模复杂问题中的关键作用，同时也介绍了带行表的三元组在稀疏矩阵存储中的优势。理解和掌握这些基础知识对于计算机科学的学习和实践至关重要。