当前位置: 首页 > news >正文

特殊矩阵的压缩存储(对称矩阵,三角矩阵,三对角矩阵,稀疏矩阵)

目录

  • 1.数组的存储结构
    • 1.—维数组
    • 2.二维数组
      • 1.行优先存储
      • 2.列优先存储
  • 2.特殊矩阵
    • 1.对称矩阵
      • 1.行优先存储
    • 2.三角矩阵
      • 1.上三角矩阵
      • 2.下三角矩阵
    • 3.三对角矩阵(带状矩阵)
    • 4.稀疏矩阵

1.数组的存储结构

1.—维数组

各数组元素大小相同,且物理上连续存放。
数组元素a[i]的存放地址= 起始地址 L O C + i ∗ s i z e o f ( E l e m T y p e ) ( 0 < i < 10 ) 起始地址LOC+i * sizeof(ElemType)(0<i<10) 起始地址LOC+isizeof(ElemType)(0<i<10)

2.二维数组

1.行优先存储

M行N列的二维数组b[M][N]中,若按行优先存储
则b[i][j]的存储地址= L O C + ( i ∗ N + j ) ∗ s i z e o f ( E l e m T y p e ) LOC + (i*N+ j) * sizeof(ElemType) LOC+(iN+j)sizeof(ElemType)

2.列优先存储

M行N列的二维数组b[M][N]中,若按列优先存储
则b[i][i]的存储地址= L O C + ( j ∗ M + i ) ∗ s i z e o f ( E l e m T y p e ) LOC+ ( j*M+i ) * sizeof(ElemType) LOC+(jM+i)sizeof(ElemType)

2.特殊矩阵

1.对称矩阵

若n阶方阵中任意一个元素aij,都有 a i j = a j i aij=aji aij=aji则该矩阵为对称矩阵
压缩存储策略:只存储主对角线+下三角区(或主对角线+上三角区)

1.行优先存储

1.下三角区
策略:只存储主对角线+下三角区
①存储的数组长度: ( 1 + n ) ∗ n / 2 (1+n)*n/2 (1+n)n/2
②矩阵下标 a i j aij aij与一维数组下标k的映射关系: k = i ( i − 1 ) 2 + j − 1 , i > = j k=\frac{i(i-1)}{2}+j-1,i>=j k=2i(i1)+j1,i>=j

2.上三角区
根据对称矩阵的性质: a i j = a j i aij = aji aij=aji
k = j ( j − 1 ) 2 + i − 1 , i < j k=\frac{j(j-1)}{2}+i-1,i<j k=2j(j1)+i1,i<j

2.三角矩阵

压缩存储策略:按行优先原则将橙色区元素存入一维数组中。并在最后一个位置存储常量c

1.上三角矩阵

除了主对角线和上三角区,其余的元素都相同。
按照行优先的原则,映射关系: k = ( i − 1 ) ( 2 n − i + 2 ) 2 + j − i , i < = j ( 上三角区和主对角线元素 ) k=\frac{(i-1)(2n-i+2)}{2}+j-i,i<=j(上三角区和主对角线元素) k=2(i1)(2ni+2)+jii<=j(上三角区和主对角线元素)
k = n ( n + 1 ) 2 , i > j ( 下三角区元素 ) k = \frac{n(n+1)}{2},i>j(下三角区元素) k=2n(n+1)i>j(下三角区元素)
在这里插入图片描述

2.下三角矩阵

除了主对角线和下三角区,其余的元素都相同。
按照行优先的原则,映射关系: k = i ( i − 1 ) 2 + j − 1 , i > = j ( 下三角区和主对角线元素 ) k=\frac{i(i-1)}{2}+j-1,i>=j(下三角区和主对角线元素) k=2i(i1)+j1i>=j(下三角区和主对角线元素)
k = n ( n + 1 ) 2 , i < j ( 上三角区元素 ) k = \frac{n(n+1)}{2},i<j(上三角区元素) k=2n(n+1)i<j(上三角区元素)

在这里插入图片描述

3.三对角矩阵(带状矩阵)

三对角矩阵,又称带状矩阵 当 ∣ i − j ∣ > 1 时,有 a i j = 0 ( 1 < = i , j ≤ n ) 当|i -j|>1时,有aij=0 (1<=i, j ≤n) ij>1时,有aij=0(1<=i,jn)
压缩存储策略:按行优先((或列优先)原则,只存储带状部分。
①已知aij求数组下标k:
前i-1行共 3 ( i − 1 ) − 1 3(i-1)-1 3(i1)1个元素
aij是i行第 j − i + 2 j-i+2 ji+2个元素
aij是第 2 i + j − 2 2i+j-2 2i+j2个元素
k = 2 i + j − 3 k=2i+j-3 k=2i+j3(数组下标从0开始)
②若已知数组下标k,如何得到i,j?
即第k+1个元素:
i = 「 ( k + 2 ) / 3 ] i =「(k+2)/3] i=(k+2)/3](向上取整)
k = 2 i + j − 3 k=2i+j-3 k=2i+j3得,
j = k − 2 i + 3 j=k-2i+3 j=k2i+3

在这里插入图片描述

4.稀疏矩阵

稀疏矩阵:非零元素远远少于矩阵元素的个数。
压缩存储策略:
①顺序存储:三元组<行,列,值>,会失去随机存储的特性。
例如:
在这里插入图片描述
对应的三元组为:
在这里插入图片描述

②链式存储:十字链表法
结点说明:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

相关文章:

特殊矩阵的压缩存储(对称矩阵,三角矩阵,三对角矩阵,稀疏矩阵)

目录 1.数组的存储结构1.—维数组2.二维数组1.行优先存储2.列优先存储 2.特殊矩阵1.对称矩阵1.行优先存储 2.三角矩阵1.上三角矩阵2.下三角矩阵 3.三对角矩阵&#xff08;带状矩阵&#xff09;4.稀疏矩阵 1.数组的存储结构 1.—维数组 各数组元素大小相同&#xff0c;且物理上…...

DDU框架学习之路

目录 MVVM对比 DDU 数据消费者UI 数据的转换者&#xff1a;Domain Layer 数据图生产者/提供者 DataLayer 遵循原理&#xff1a; 单一数据流&#xff1a; Android官方推荐架构&#xff1a;DDU MVVM对比 M&#xff1a;Model 网络层 用于获取远端数据 VM:ViewModel 中间转…...

进阶课6——基于Seq2Seq的开放域生成型聊天机器人的设计和开发流程

情感聊天机器人通常属于开放领域&#xff0c;用户可以与机器人进行各种话题的互动。例如&#xff0c;微软小冰和早期的AnswerBus就是这种类型的聊天机器人。基于检索的开放领域聊天机器人需要大量的语料数据&#xff0c;其开发流程与基于任务型的聊天机器人相似&#xff0c;而基…...

Java面试题04

1.Array 和 ArrayList 有何区别&#xff1f; Array是固定长度的&#xff0c;元素类型可以是基本类型&#xff0c;创建后大小不可改变&#xff1b;ArrayList是可变长 度的&#xff0c;只能存储对象&#xff0c;可以动态添加和删除元素。 区别1&#xff1a; 存储类型不同 …...

海康Visionmaster-通讯管理:使用 Modbus TCP 通讯 协议与流程交互

使用 Modbus TCP 通讯协议与视觉通讯&#xff0c;当地址为 0000 的保持型寄存器(4x 寄存器)变为 1 时&#xff0c;触发视觉流程执行一次&#xff0c;同时视觉将地址为 0000 的寄存器复位&#xff08;也即写为 0&#xff09;&#xff0c;视觉流程执行完成后&#xff0c;将结果数…...

assimp中如何判断矩阵是否是单位矩阵

对于一个矩阵元素为浮点型的矩阵&#xff0c;你是否还在使每个元素跟1.0f或0.0f进行比较&#xff0c;如果这样&#xff0c;只能说你的结果不一定正确&#xff0c;那我们看看assimp中是如何做的。 template <typename TReal> AI_FORCE_INLINE bool aiMatrix4x4t<TReal…...

大数据Doris(二十):数据导入(Broker Load)介绍

文章目录 数据导入(Broker Load)介绍 一、​​​​​​​适用场景...

Docker快速安装kafka

创建zk docker run -d --name zookeeper-server \-e ALLOW_ANONYMOUS_LOGINyes \bitnami/zookeeper:latest创建kafka docker run -d --name kafka-server \-p 9092:9092 \-e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENERyes \-e KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECTzookeeper-server:2181 \-e KAFKA_CF…...

ChatGPT是什么?黑客试图淹没其服务

上线2个月&#xff0c;月活跃用户破亿&#xff0c;媒体人用它编辑文案&#xff0c;学生用它写作业&#xff0c;程序员用它编辑代码&#xff0c; 它是谁呢&#xff1f; 它就是火爆全网&#xff08;chatgpt&#xff09;,chatgpt是什么呢&#xff0c;chatgpt是美国研发的一款人工…...

【Java 进阶篇】Java Web 开发之 Listener 篇:ServletContextListener 使用详解

欢迎大家来到 Java Web 开发的学习之旅&#xff01;在前面的博客中&#xff0c;我们已经学习了 Servlet、JSP、Filter 等重要的概念和技术。今天&#xff0c;我们将深入探讨 Java Web 开发中另一个重要的组成部分——Listener&#xff08;监听器&#xff09;&#xff0c;具体来…...

[C/C++]数据结构 链表OJ题:环形链表(如何判断链表是否有环)

题目描述: 给你一个链表的头节点 head &#xff0c;判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点&#xff0c;可以通过连续跟踪 next 指针再次到达&#xff0c;则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环&#xff0c;评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置&…...

c#流程控制

c#分支语句 namespace ConsoleApp1 {internal class Program{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("请输入学生成绩");string sConsole.ReadLine();int aint.Parse(s);//将字符类型强制转换为int类型if (a > 90){ Console.WriteLine("成绩优…...

基于SSM的学生二手书籍交易平台的设计与实现

末尾获取源码 开发语言&#xff1a;Java Java开发工具&#xff1a;JDK1.8 后端框架&#xff1a;SSM 前端&#xff1a;Vue 数据库&#xff1a;MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器&#xff1a;Tomcat8.5 开发软件&#xff1a;IDEA / Eclipse 是否Maven项目&#xff1a;是 目录…...

xcode-工程设置

build settings Deployment Postprocessing 用于指定是否在构建完成后进行一些部署相关的处理。 当你在 Xcode 中构建你的应用程序时&#xff0c;构建设置决定了一些行为&#xff0c;其中一项是是否启用 Deployment Postprocessing。这个选项的主要作用是在构建完成后&#…...

Milvus Cloud——LLM Agent 现阶段出现的问题

LLM Agent 现阶段出现的问题 由于一些 LLM&#xff08;GPT-4&#xff09;带来了惊人的自然语言理解和生成能力&#xff0c;并且能处理非常复杂的任务&#xff0c;一度让 LLM Agent 成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中&#xff0c;大家逐渐发现了通…...

百度智能云千帆大模型平台再升级,SDK版本开源发布!

SDK 前言一、SDK的优势二、千帆SDK&#xff1a;快速落地LLM应用三、如何快速上手千帆SDK1、SDK快速启动快速安装平台鉴权如何获取AK/SK以“Chat 对话”为调用示例 2. SDK进阶指引3. 通过Langchain接入千帆SDK为什么选择Langchain 开源社区 前言 百度智能云千帆大模型平台再次升…...

按键精灵中的数据类型转换

按键精灵中的数据类型有&#xff1a;整型、浮点数、布尔类型、字符串、数组这几种类型&#xff0c;主要的转换方式有以下这几种方式&#xff1a; 1. 转布尔类型 CBool Dim A 5 Dim B CBool(A)TracePrint B // true 2. 转字符串类型 CStr Dim MyInteger 437Dim MyStr…...

Golang Gorm 连接数据库

连接数据库 为了连接数据库&#xff0c;你首先要导入数据库驱动程序。例如&#xff1a; import _ "github.com/go-sql-driver/mysql"import ("gorm.io/driver/mysql""gorm.io/gorm" ) GORM 已经包含了一些驱动程序&#xff0c;为了方便的去记住…...

[C++随笔录] 红黑树

红黑树 红黑树的特点红黑树的模拟实现红黑树的底层结构insert的实现实现思路更新黑红比例的逻辑insert的完整代码 insert的验证 源码 红黑树的特点 红黑树&#xff0c;是一种二叉搜索树&#xff0c;但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色&#xff0c;可以是 Red或 Black。…...

C 和 C++ 可变参数介绍

文章目录 前言概念C 的可变参数参数列表 #va_list 4组宏 C 的可变参数参数列表 #va_list 4组宏初始化列表 initializer_list<> 类模板可变参数模板 总结参考资料作者的话 前言 C 和 C 可变参数介绍。 概念 可变&#xff08;长&#xff09;/不定&#xff08;长&#xff…...

LL库写ST7789驱动

网络上有很多ST7789的驱动是用HAL库写的&#xff0c;下载以后的Flash占用太大&#xff0c;没法放足够的字库。 更糟糕的是&#xff0c;市面上很多的国产stm32f103c8t6的flash是阉割版的&#xff0c;只有32kb。所以我第一次在我的阉割开发板上面下载HAL库的驱动时&#xff0c;就…...

Markdown图片排版救星:5分钟搞定自适应大小和响应式布局(附CSS片段)

Markdown图片排版救星&#xff1a;5分钟搞定自适应大小和响应式布局&#xff08;附CSS片段&#xff09; 在技术写作的世界里&#xff0c;Markdown因其简洁高效而备受青睐。但当我们试图在Markdown文档中插入图片时&#xff0c;往往会遇到一个尴尬的现实&#xff1a;默认的图片处…...

5G流量卡科普与避坑指南:如何选择正规号卡

在日常使用中&#xff0c;很多人都会用到备用流量卡、副卡&#xff0c;尤其是经常外出、多设备联网的用户。但市面上流量卡种类繁杂&#xff0c;虚量、限速、合约坑、售后不稳等问题层出不穷。本文做一次全面科普&#xff0c;帮助大家分清类型、避开陷阱&#xff0c;理性选择适…...

告别BDC!用BAPI_ACC_DOCUMENT_POST+SAP增强搞定资产、票据等特殊总账凭证

告别BDC&#xff01;用BAPI_ACC_DOCUMENT_POSTSAP增强搞定资产、票据等特殊总账凭证 在SAP财务模块的日常开发中&#xff0c;处理资产购置、票据贴现等特殊总账业务时&#xff0c;很多开发者都会遇到一个经典难题&#xff1a;标准BAPI无法直接支持带有特别总账标识&#xff08;…...

告别Socket编程:用RDMA Verbs API手把手教你构建一个高性能网络应用(附完整代码)

从Socket到RDMA&#xff1a;高性能网络编程实战指南 在当今数据密集型应用盛行的时代&#xff0c;传统Socket网络编程的性能瓶颈日益凸显。当延迟敏感型应用&#xff08;如金融交易系统、分布式数据库&#xff09;遇到微秒级响应需求时&#xff0c;RDMA&#xff08;远程直接内存…...

别再只用MD5了!聊聊PBKDF2如何用‘盐’和‘慢炖’保护你的用户密码

从MD5到PBKDF2&#xff1a;现代密码存储的进化之路 记得2012年LinkedIn那次大规模数据泄露吗&#xff1f;600多万用户密码以明文MD5形式暴露在黑客面前。当时的安全团队负责人后来在采访中说&#xff1a;"如果我们早一年采用加盐的PBKDF2&#xff0c;这场灾难本可以避免。…...

PCL2启动器深度解析:从源码架构到性能优化的实战指南

PCL2启动器深度解析&#xff1a;从源码架构到性能优化的实战指南 【免费下载链接】PCL Minecraft 启动器 Plain Craft Launcher&#xff08;PCL&#xff09;。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/PCL Plain Craft Launcher 2&#xff08;PCL2&#xff09;作为…...

Windows 10专业版用户必看:用组策略彻底关掉Defender的保姆级教程(附防篡改设置)

Windows 10专业版深度优化&#xff1a;组策略禁用Defender全流程与安全实践 Windows 10专业版用户经常面临一个两难选择&#xff1a;系统自带的Microsoft Defender提供了基础安全防护&#xff0c;但在某些专业场景下反而成为工作流的绊脚石。当你在进行软件开发、虚拟机部署或运…...

Windows风扇控制终极指南:用Fan Control打造个性化散热方案

Windows风扇控制终极指南&#xff1a;用Fan Control打造个性化散热方案 【免费下载链接】FanControl.Releases This is the release repository for Fan Control, a highly customizable fan controlling software for Windows. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trendi…...

从单根谱线到频谱搬移:用Matlab的fft/pspectrum搞懂实信号与复信号频谱差异

从单根谱线到频谱搬移&#xff1a;用Matlab的fft/pspectrum搞懂实信号与复信号频谱差异 第一次用Matlab的fft函数画正弦信号频谱时&#xff0c;我盯着屏幕上对称的两根谱线愣了半天——明明只生成了一个频率的正弦波&#xff0c;为什么会出现两根线&#xff1f;直到后来接触复信…...