SparseMatrix.h #pragma once #include<iostream> using namespace std; class Tri { public: int col; int row; int value; }; class SparseMatrix { public: i ...
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2020-04-13 10:37:44
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稀疏矩阵转置 Description 稀疏矩阵的存储不宜用二维数组存储每个元素，那样的话会浪费很多的存储空间。所以可以使用一个一维数组存储其中的非零元素。这个一维数组的元素类型是一个三元组，由非零元素在该稀疏矩阵中的位置（行号和列号对）以及该元组的值构成。 矩阵转置就是将矩阵行和列上的元素对换。 现 ...
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2019-10-14 01:20:57
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关于稀疏矩阵的快速转置法，首先得明白其是通过对三元表进行转置。如果误以为是对矩阵进行转置，毫无疑问就算你想破脑袋也想不出个所以然，别陷入死胡同了！ 对于一个三元表，行为i，列为j，值为v。需将其i与j的值对调才能得到新的三元表，但是如果直接进行转换，得到的新的三元表的顺序是混乱的，不符合三元表的规则 ...
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2018-01-20 20:35:38
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数据结构实验之数组三：快速转置 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算，对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < ...
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2016-11-05 02:00:38
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矩阵的转置将原矩阵的行、列对换，也就是将[i][j]和[j][i]位置上的数据对换。程序代码：#include<vector>//稀疏矩阵pushpopoperator[]和顺序表一致
template<classT>
structTriple//定义一个三元组可以直接访问的定义成struct
{
size_t_row;
size_t_col;
T_value;..
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2016-05-26 22:15:04
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稀疏矩阵：矩阵中大多数元素为0的矩阵，从直观上讲，当非零元素个数低于总元素的30%时，这样的矩阵为稀疏矩阵。如：intarray[6][5]={{1,0,3,0,5},{0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0},{1,0,3,0,5},{0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0}};稀疏矩阵的压缩存储：使用{row,col,value}三元组存储每一个有效..
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2016-05-22 18:36:18
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/*稀疏矩阵的压缩存储、转置、快速转置*/
#include<iostream>
usingnamespacestd;
#include<vector>
//三元组
template<classT>
structTriple
{
size_t_row;
size_t_col;
T_value;
Triple(size_trow=0,size_tcol=0,constT&value=T())
:_row(row)..
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2016-05-21 16:07:05
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稀疏矩阵的普通转置与快速转置算法
一般来说，对于系数矩阵，我们使用三元组来存储。即就是将矩阵的所有非零元素的三元组存放在一个顺序表中，如图所示：
注意一个转置的前提：该顺序表是排好序的，即行优先，列其次。
一、普通转置
这种算法比较简单，也很容易想到：
算法思想：
对M.data从头至尾扫描：
«第...
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2016-05-12 22:31:31
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#include<iostream>
#include<vector>
template<classT>
structTriple
{
T_value;
size_t_row;
size_t_col;
Triple(constT&t=T(),size_trow=0,size_tcol=0)
:_value(t)
,_row(row)
,_col(col)
{}
};
template<classT>
classSpareMat..
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2016-05-11 20:11:50
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稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中的有效值的个数远小于无效值的个数，而且这些数分布没有规律。压缩存储的值极少，采用三元组（value,row,col）存储每一个有效值。三元组按照在原矩阵的位置，按照行优先存储。构造函数：SparseMatrix(T*a,size_tm,size_tn,constT&invalid)
:_..
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2016-04-19 00:50:24
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