C#中是否存在任何存储优化的稀疏矩阵实现？ - 腾讯云开发者社区

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C# 查询腾讯云直播流是否存在的API实现

应用场景在云考试中，为防止作弊行为的发生，会在考生端部署音视频监控系统，当然还有考官方监控墙系统。...腾讯云实时音视频我们的云考试监控部分的开发采用基于腾讯云WebRTC的技术实现，其产品以多人音视频通话和低延时互动直播两大场景，通过开放API，帮助开发者快速搭建低成本、低延时、高品质的音视频互动解决方案...产品架构下图是我们基于腾讯云产品架构图的部分采用和实现方案：关于RoomID 当创建直播流的时候，我们可以简单的理解为，首先需要创建一个房间（音视频聊天室），该房间就应该分配一个唯一的房号，这房号就是...RoomID是一组10位数字的字符串值，但在实际应用中，第一位不要为0，否则腾讯会自动转数值，而变成9位数字，这个位数是不合法的。但这种情况在微信小程序的RTC版本里不会出现。...我们采用了腾讯云给出的一种解决方案，利用其API定时查询对应的直播流是否存在，如果不存在则进行提示，以下图为例：关键代码 API实现 //查询在线直播流，参数1：部分或全部流名称，页码

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【100个 Unity实用技能】| C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法

包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助 Unity 将创意变成现实。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨ ------------------❤️分割线❤️------------------------- ---- Unity 实用小技能学习 C#...检查字典中是否存在某个Key的几种方法在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作下面就来介绍几种可以正常使用的方法。...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary

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【100个 Unity实用技能】| C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法

Unity 小科普老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是实时3D互动内容创作和运营平台。...包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助 Unity 将创意变成现实。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...---- Unity 实用小技能学习 C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作下面就来介绍几种可以正常使用的方法...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary

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【100个 Unity实用技能】| C# 中List 使用Exists方法判断是否存在符合条件的元素对象

Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...---- Unity 实用小技能学习 C# 中List 使用Exists方法判断是否存在符合条件的元素对象在C#的List集合操作中，有时候需要根据条件判断List集合中是否存在符合条件的元素对象...此时就可以使用 List集合的扩展方法 Exists方法来实现通过Exists判断是否存在符合条件的元素对象比使用for循环或者foreach遍历查找更直接。...public bool Exists(Predicate match); 下面简单用三种数据类型来对Exists方法进行一个简单的例子介绍，看看具体是怎样使用它的。..."); } else { Console.WriteLine("不存在该元素对象"); }

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一种稀疏矩阵的实现方法

[,] m_elementBuffer; } 实现方式简单直观,但是对于稀疏矩阵而言,空间上的浪费比较严重,所以可以考虑以不同的方式来存储稀疏矩阵的各个元素....但是如何存储上述的 ElementData 仍然存在问题,简单使用列表存储会导致元素访问速度由之前的O(1)变为O(m)(m为稀疏矩阵中的非0元素个数),使用字典存储应该是一种优化方案,但是同样存在元素节点负载较大的问题...这里尝试使用字典存储方式实现一下稀疏矩阵,考虑到需要提供字典键,我们可以将元素的位置信息通过一一映射的方式转换为键值(这里采用简单的拼接方式,细节见源码),同样是因为一一映射的缘故,通过键值我们也可以获得元素的位置信息...,基于此,字典中只需存储元素的数值即可,无需再存储元素的位置信息,可以节省一部分内存消耗....0.016),稀疏矩阵的运算效率便开始低于普通矩阵,并且内存占用的优势也变的不再明显,甚至高于普通矩阵.考虑到矩阵的临界密度较低(0.016,意味着10x10的矩阵只有1-2个非0元素),所以实际开发中不建议使用稀疏矩阵的实现方式

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

既然如此，是否存在一个方法在不改变存储信息（非零元素的行、列外加上值）的情况下可以降低这一操作的时间复杂度？今天要介绍的 DOK 格式的稀疏矩阵就是这样！...它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。...当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。...至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。...至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，下一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵

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如何使用python处理稀疏矩阵

但是某些类型的数据在其表示中不需要这种冗长的描述。比如关系。可能需要捕获大量潜在事物以获取其关系状态，但是在这些事物的交集处，可能需要简单地记录是，存在关系或不存在。此人是否购买了该物品？...任何给定的句子中都有很多可能出现的单词，但实际上并不是很多。同样，可能有很多物品要出售，但是任何个人都不会购买很多物品。这是稀疏矩阵在机器学习中起作用的一种方式。...在矩阵表示的标准方法中，也不得不记录事物的不存在，而不是简单地记录事物的存在。事实上，一定有更好的方法！碰巧有。稀疏矩阵不必以标准矩阵形式表示。...只要大多数元素为零，无论非零元素中存在什么，矩阵都是稀疏的。我们还需要创建稀疏矩阵的顺序，我们是一行一行地行进，在遇到每个非零元素时存储它们，还是一列一列地进行？...X存储为压缩的稀疏行矩阵。

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哈希表、字典、二维数组的区别是什么？

name（Hash相同，Hash之前的数据不一定相同）即可(存在pair里)。...但是更简单地来讲，一个简单的映射就可以被看做是哈希：例如最短路算法中用于记录某个结点是否被访问过(vis数组) 就是Hash思想的一种体现; BFS(广度优先搜索)中记录某个状态是否被访问过也是一种Hash...一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。而对稀疏数组跟稀疏矩阵都有专门的保存算法。...从数学角度，哈希表可能是个稀疏数组，或者如果你认为它是二维的话，那就是个稀疏矩阵，如果这样的话，在存取时，它往往需要用专门的办法优化其存储占用。...不过，在实际的工程中，一个好的散列函数会尽可能的让其存储均匀分布，不褪变成稀疏数组而是保持成为普通数组，如此一来，可以通过选择良好的散列函数避免存储稀疏数组的开销，这也算是散列函数选择的技巧了。

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稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能

什么是稀疏矩阵稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。...下面的矩阵就是一个典型的稀疏矩阵：优化稀疏矩阵数据存储的方法 1.直接存储为二维矩阵使用二维矩阵作为电子表格的存储方法具有简单直接的优点，可以避免频繁地创建或删除内存段。...3.通过数组存储方式优化在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。存储的三个数组：值 =>单元格中的值。...access 方法用于访问指定位置的元素，如果超出矩阵边界则抛出异常，通过调用 getOrDefault 方法从 matrix 中获取对应的值。通过稀疏矩阵存储方式优化的复杂度：空间：O(N)。...如果在项目开发中需要存储类似结构的数据，使用稀疏矩阵存储方式能够显著提升性能，无论从时间还是空间上都有很大的优势，葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS正是借助此功能实现了高性能渲染能力（100

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如何写成高性能的代码（三）：巧用稀疏矩阵节省内存占用

稀疏矩阵的存储方式及优化直接存储为二维矩阵直接使用二维矩阵会简单直接地存储整个电子表格，这样你不必每次都创建或删除一段内存。...通过稀疏矩阵存储方式优化在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。以这种方式按列压缩稀疏矩阵存储的三个数组：值 =>单元格中的值。...如果我们在项目开发中需要存储类似结构的数据，稀疏矩阵这种存储方式，无论从时间还是空间上都能大大的提成性能。...在葡萄城的 SpreadJS 和 GcExcel 表格组件中，也巧妙的使用了稀疏矩阵这一特性，可以随时替换或恢复整个存储结构中的任何一个级别的节点，以改变引用的方式更高效的地解决表格数据回滚和恢复问题，...由于底层采用了稀疏矩阵来优化存储，SpreadJS在前端页面中，实现了100W级别数据秒级响应的能力：纯前端百万级数据请求、加载、筛选和排序点击此处可以在线体验：性能演示同时，结合SpreadJS

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【月光宝盒get√】用时间置换空间，聊聊稀疏数组的那些事儿

，对数据结构进行优化，衍生出稀疏数组等新的数据结构。...具体的处理的方法是：该数组之中一共有几行几列进行记录把相同元素内容忽略后，只记录具有不同内容单元的位置稀疏数组的实现节约存储空间显然是稀疏数组的一个优势，但是读取性能是否可以会比二维数组差很多？...（稀疏矩阵存储策略）不只是“时间换空间”; 相较于传统的链式存储或是数组存储，稀疏矩阵存储构建了基于索引Key的数据字典。...在松散布局的表格数据中，稀疏矩阵只会对非空数据进行存储，而不需要对空数据开辟额外的内存空间。...借用这样的特性，我们可以随时替换或恢复整个存储结构中的任何一个级别的节点，以改变引用的方式高效解决了表格数据回滚和恢复，而这一点也是电子表格支持在线协同的技术基础。

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开发 | MIT Taco项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高100倍

相比起现有的非优化软件包，该系统可实现100倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。该系统的名字叫Taco，即“张量代数编译器”的缩写。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。...俄亥俄州立大学计算机科学和工程教授Saday Sadayappan称，过去二十年来，许多研究小组试图解决稀疏矩阵计算的编译器优化和代码生成问题，而 Fredrik 和其导师 Saman 的研究是这个对这个长期存在的开放性问题的一个重要突破

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MIT Taco 项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高 100 倍

相比起现有的非优化软件包，该系统可实现 100 倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。该系统的名字叫 Taco，即 “张量代数编译器” 的缩写。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco 会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco 还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。...俄亥俄州立大学计算机科学和工程教授 Saday Sadayappan 称，过去二十年来，许多研究小组试图解决稀疏矩阵计算的编译器优化和代码生成问题，而 Fredrik 和其导师 Saman 的研究是这个对这个长期存在的开放性问题的一个重要突破

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【数据结构】邻接表 vs 邻接矩阵：5大核心优势解析与稀疏图存储优化指南

通过空间换时间的操作，能够快速的找到两个顶点之间是否存在将其连通的边或者弧。但是因为邻接矩阵中不仅记录了已有边的信息，还记录了不存在的边的信息，这就导致我们在计算图中边的总数时，会花费大量的时间。...在这种情况下，像稀疏图这种边的数量很少的图，通过邻接矩阵进行存储边的信息，就不是那么的合适。为了优化邻接矩阵中对空间浪费的问题，我们可以采用链表的方式来存储图中的边，以达到减少空间的损耗。...在邻接矩阵中，相同的操作则需要扫描一行，花费的时间为 O(N) 。但是，若确定给定的两个顶点之间是否存在边，则在邻接矩阵中能快速查到，而在邻接表中则需要再相应顶点对应的边表中查找另一结点，效率极低。...但是，若确定给定的两个顶点之间是否存在边，则在邻接矩阵中能快速查到，而在邻接表中则需要再相应顶点对应的边表中查找另一结点，效率极低。...在邻接矩阵中，我们只要知道了两个顶点的信息，我们就能通过点 a_{ij} 的值来判断这两个点之间是否存在边，查找效率为 O(1)；但是在邻接表中，不管是存储的有向图还是无向图，我们至少都要遍历一个顶点的边表

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数据结构【第六章知识小结】

连通图:在无向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是连通图。...强连通图:在有向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是强连通图。...二、图的存储结构 1、邻接矩阵（数组）表示法邻接矩阵：表示顶点之间相邻关系的矩阵。...缺点：n个顶点需要n*n个单元存储边;空间效率为O(n2)。对稀疏图而言尤其浪费空间。邻接表表示法 (1)对每个顶点vi 建立一个单链表，把与vi相邻接的顶点放在这个链表中每个结点设为3个域。...缺点：（1）不便于判断两点之间是否有边。判断两顶点间是否有边或弧，需搜索两结点对应的单链表，没有邻接矩阵方便。（2）不便于计算有向图各个顶点的度。邻接矩阵与邻接表表示法的关系 1.

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OpenAI发布高度优化的GPU计算内核—块稀疏GPU内核

其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步研究结果）。...对于卷积层，内核的输入和输出特征维度都允许有稀疏性; 空间维度上的连通性不受影响。稀疏性是在块级别（右上图）中定义的，并且已针对8×8（例如本例中）16×16或32×32的块大小进行了优化。...在这个块级别中，稀疏模式是完全可配置的。由于内核计算时跳过值为零的块，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是与输入或输出特征的数量成正比。存储参数的成本也只与非零权重的数量成比例。 ?...小世界网络图的连接方式是，图中的任何两个节点都可以通过少量步骤连接（即使图中有数十亿个节点）。我们实现小世界连通性是为了在稀疏性很高的情况下，仍然可以通过网络迅速传播信息。...我们是否可以在人工神经网络中进行模仿，是否可以不仅使用梯度学习连接权重还学习最佳的稀疏结构？

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稀疏矩阵的压缩存储与高效运算

稀疏矩阵的压缩存储与高效运算随着数据科学、图计算与机器学习的迅猛发展，稀疏矩阵已成为大规模数据处理中不可或缺的一种数据结构。...本文将系统地介绍稀疏矩阵的压缩存储方式，并结合代码实例，探讨其在高效运算中的应用策略。一、稀疏矩阵概述在实际工程和科研中，我们常会遇到这样一种矩阵：大多数元素为零，仅有极少数的非零元素。...4.3 大型推荐系统用户-物品评分矩阵通常极度稀疏，使用压缩存储可以显著降低内存需求与运算成本。五、稀疏矩阵运算的优化建议预选择合适格式：如构建阶段用 COO，乘法运算用 CSR。...六、稀疏矩阵运算6.1 利用批量预处理与索引缓存在高频稀疏矩阵操作场景（如推荐系统中的实时召回）中，缓存行索引或列索引可以显著减少重复计算，特别是当输入矩阵不变时，预处理一次 CSR/CSC 的结构再复用会非常高效...PyTorch 中的 torch.sparse 和 torch.block_diag 等模块对块稀疏结构有一定支持，适合在深度学习模型中优化稀疏权重矩阵。

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数据结构基础温故-5.图（上）：图的基本概念

不足：由于存在n个顶点的图需要n*n个数组元素进行存储，当图为稀疏图时，使用邻接矩阵存储方法将会出现大量0元素，这会造成极大的空间浪费。这时，可以考虑使用邻接表表示法来存储图中的数据。...PS：对于无向图来说，使用邻接表进行存储也会出现数据冗余的现象。例如上图中，顶点V0所指向的链表中存在一个指向顶点V3的同事，顶点V3所指向的链表中也会存在一个指向V0的顶点。　　...三、图的模拟实现 PS：由于邻接矩阵容易造成空间资源的浪费，因此这里只考虑使用邻接表来实现。...还要定义一些辅助方法，如判断是否包含某个元素等（详见完整代码文件）。最后，我们再实现图的一些遍历算法，如深度优先遍历与广度优先遍历（本篇不作介绍，下一篇再介绍）。...附件下载　　本篇实现的图的邻接表结构：code.datastructure.graph 参考资料（1）程杰，《大话数据结构》（2）陈广，《数据结构（C#语言描述）》（3）段恩泽，《数据结构（C#

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SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

然而，LIL 格式的稀疏矩阵并不是最适合进行矩阵乘向量操作的稀疏矩阵格式，它还有优化空间。...最后还是通过第 5 种实例化方法实例化一个稀疏矩阵，但是这里很明显和之前不一样的地方就是它第 1 行的列索引存在重复，出现了 2 次 0，在这里处理的方式是把一行中重复列索引的对应值相加，和 COO 格式的稀疏矩阵差不多...最后我们以矩阵乘向量为例做一个性能测试，矩阵分别采用 LIL 格式和 CSR 格式，来看看 CSR 格式的稀疏矩阵相较于 LIL 格式的稀疏矩阵是否能够更充分地利用缓存。...因此，我们需要自己实现两种格式的稀疏矩阵的矩阵乘向量操作，这一点也不难，只需要继承 SciPy 中对应格式的稀疏矩阵类并重写 _mul_vector 方法就可以了，代码如下所示。...然而，模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现，大家可以尝试自己去模仿一下，这一点也不难。因此，下回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。

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【数据结构】邻接矩阵完全指南：原理、实现与稠密图优化技巧

1.1 分类在图中我们将会介绍4种存储结构：邻接矩阵法——通过一维数组与二维数组实现邻接表法——通过一维数组与链表实现十字链表法——通过一维数组与链表实现邻接多重表——通过一维数组与链表实现...比如当网中各条边的权值都大于等于 0 时，我们就可以预设 -1 表示两个顶点之间不存在边； graph LR a--1---b--2---c--3---a a--4---d 在这个网中，存储顶点信息的一维数组为...5.5 特点5解析在邻接矩阵中，我们在存储边的信息时，不管两个之间是否存在边，我们都为其申请了空间。...因此，邻接矩阵法不适合存储稀疏图这种边数量很少的图，更加适合存储稠密图这种边数量很多的图。...拓展思考：若图的顶点动态增减，邻接矩阵如何优化？权值无穷大（∞）在代码中应如何合理表示？欢迎在评论区探讨你的见解，或继续阅读本系列的下一篇——《邻接表：稀疏图的存储利器》。

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C# 查询腾讯云直播流是否存在的API实现

【100个 Unity实用技能】| C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法

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一种稀疏矩阵的实现方法

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

如何使用python处理稀疏矩阵

哈希表、字典、二维数组的区别是什么？

稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能

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开发 | MIT Taco项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高100倍

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