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C++ 特殊矩阵的压缩算法

前言 什么是特殊矩阵? 计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。...为了节省存储空间,可以设计算法,对这类特殊矩阵进行压缩存储,让多个相同的非零数据只分配一个存储空间;对零数据不分配空间。 本文将聊聊如何压缩这类特殊矩阵,以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响。...对称矩阵的上三角和下三角区域中的元素是相同的,以n行n列的二维数组存储时,会浪费近一半的空间,可以采压缩机制,将 二维数组中的数据压缩存储在一个一维数组中,这个过程也称为数据线性化。...3.1 三元组表 为了便于描述,压缩前的矩阵称为原稀疏矩阵,压缩后的稀疏矩阵称三元组表矩阵。 原稀疏矩阵也好,三元组表矩阵也好。只要顶着矩阵的这个词,就应该能进行矩阵相对应的操作。...矩阵的内置操作有很多,本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵转置? 如有 m行n列的A 矩阵,所谓转置,指把A变成 n行m列的 B矩阵。

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【数据结构】数组和字符串(五):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——压缩稀疏行(CSR)

4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素,因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有:压缩稠密行(CSR)、压缩稠密列(CSC)、坐标列表(COO)等。 a....对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组 b~c....三角、对称矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(三):特殊矩阵的压缩存储:三角矩阵、对称矩阵——一维数组 d....稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串(四):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——三元组表 e.

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    【数据结构】数组和字符串(六):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——压缩稀疏列(Compressed Sparse Column,CSC)

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组 b~c....三角、对称矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(三):特殊矩阵的压缩存储:三角矩阵、对称矩阵——一维数组 d....稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串(四):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏行(Compressed Sparse Row,CSR)矩阵 【数据结构】数组和字符串(五):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——压缩稀疏行(CSR) f.

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    【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...但是对于特殊矩阵,如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储,会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况,这样会造成很大的空间浪费。...传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素,因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有:压缩稠密行(CSR)、压缩稠密列(CSC)、坐标列表(COO)等。 a....可以使用一维数组d[n]来压缩存储对角矩阵,其中d[i-1] (1≤ i ≤ n)存储M(i, i)的值。这种压缩存储方式可以显著减少存储空间的使用量,尤其在矩阵规模较大时效果更为明显。...同时,在对角矩阵的运算中,由于非主对角线上的元素都为零,可以通过直接访问压缩后的数据来提高算法的效率。

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    16:忽略大小写的字符串比较

    16:忽略大小写的字符串比较 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一般我们用strcmp可比较两个字符串的大小,比较方法为对两个字符串从前往后逐个字符相比较(按ASCII码值大小比较...),直到出现不同的字符或遇到'\0'为止。...如果全部字符都相同,则认为相同;如果出现不相同的字符,则以第一个不相同的字符的比较结果为准(注意:如果某个字符串遇到'\0'而另一个字符串还未遇到'\0',则前者小于后者)。...但在有些时候,我们比较字符串的大小时,希望忽略字母的大小,例如"Hello"和"hello"在忽略字母大小写时是相等的。请写一个程序,实现对两个字符串进行忽略字母大小写的大小比较。...(每个字符串长度都小于80)输出如果第一个字符串比第二个字符串小,输出一个字符"<"; 如果第一个字符串比第二个字符串大,输出一个字符">"; 如果两个字符串相等,输出一个字符"="。

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    python:过滤字符串中的字母数字特殊

    今天遇到的字符串处理的问题,记录一下方便使用 1 str1 = input('请输入一个字符:') 2 #初始化字符、数字、空格、特殊字符的计数 3 lowercase = 0 4 uppercase...= 0 5 number = 0 6 space = 0 7 other = 0 8 for strs in str1: 9 #如果在字符串中有小写字母,那么小写字母的数量+1 10...,那么空格的数量+1 18 elif strs == ' ': 19 space += 1 20 #如果在字符串中有特殊字符那么特殊字符的数量+1 21 else...: 22 other += 1 23 print ("该字符串中的小写字母有:%d" %lowercase) 24 print ("该字符串中的大写写字母有:%d" %uppercase...) 25 print ("该字符串中的数字有:%d" %number) 26 print ("该字符串中的空格有:%d" %space) 27 print ("该字符串中的特殊字符有:%d" %other

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    【数据结构】数组和字符串(四):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——三元组表

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...但是对于特殊矩阵,如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储,会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况,这样会造成很大的空间浪费。...传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素,因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有:压缩稠密行(CSR)、压缩稠密列(CSC)、坐标列表(COO)等。 a....对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组 b~c....三角、对称矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(三):特殊矩阵的压缩存储:三角矩阵、对称矩阵——一维数组 d.

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    【数据结构】数组和字符串(三):特殊矩阵的压缩存储:三角矩阵、对称矩阵——一维数组

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...但是对于特殊矩阵,如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储,会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况,这样会造成很大的空间浪费。...传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素,因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有:压缩稠密行(CSR)、压缩稠密列(CSC)、坐标列表(COO)等。 a....对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组 b. 三角矩阵的压缩存储   三角矩阵分为上三角矩阵和下三角矩阵。...有了k和q的计算公式,即可实现对称矩阵的压缩存储。

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    【C语言】字符串字面量的特殊性

    字符数组的灵活性在需要对字符串进行频繁修改时尤其有用,例如进行大小写转换、字符替换等操作时,字符数组的每个字符都可以被单独更改。这使得字符数组在需要动态调整或改变字符串内容的应用场景中更为合适。...这在实际编程中非常有用,尤其是当需要对字符串进行变更操作时,例如进行大小写转换、替换字符或拼接字符串。 字符数组的另一个优点是可以动态调整。...这种方式适合需要根据运行时的情况动态改变字符串内容的场景,如处理用户输入、拼接长字符串,或需要频繁调整字符串内容的程序。 为什么理解字符串字面量的特殊性很重要?...深入理解字符串字面量的特殊性对于避免一些常见的编程错误至关重要。...这种设计提升了程序的安全性并优化了内存利用效率。而字符数组则不同,它们是可修改的,并具有独立的内存空间,因此在需要频繁变更字符串内容的场景下更为合适。

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    对具有对抗性噪声的可压缩信号进行恢复保证

    作者:Jasjeet Dhaliwal,Kyle Hambrook 摘要:我们为已经被噪声破坏的可压缩信号提供恢复保证,并扩展了[1]中引入的框架,以防御神经网络对抗l0范数和ℓ2范数攻击。...具体地说,对于在某些变换域中近似稀疏并且已经被噪声扰动的信号,我们提供了在变换域中准确恢复信号的保证。然后,我们可以使用恢复的信号在其原始域中重建信号,同时在很大程度上消除噪声。...我们的结果是通用的,因为它们可以直接应用于实际使用的大多数单位变换,并且适用于l0范数有界噪声和l2范数有界噪声。...在l0-norm有界噪声的情况下,我们证明了迭代硬阈值(IHT)和基础追踪(BP)的恢复保证。对于ℓ2范数有界噪声,我们为BP提供恢复保证。...理论上,这些保证支持[1]中引入的防御框架,用于防御神经网络对抗敌对输入。

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