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问利用稀疏矩阵检查断点的算法
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Stack Overflow用户

提问于 2017-12-14 14:21:22

回答 1查看 47关注 0票数 0

我想使用稀疏矩阵或矩阵，取决于效率和节省空间

我正在尝试找出哪个更高效，并在运行时节省空间

矩阵的大小正在改变，但每个值都是char (可以是nothing -‘\0’)

我正在从文件中读取矩阵值的数据...

(在每个文件的开头有矩阵的大小)

提前谢谢你

algorithm

data-structures

sparse-matrix

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-12-14 14:40:41

你可以认为这是一种图形表示。正如您所知道的，如果使用矩阵，则空间复杂度将为|V|^2 (|V|是节点数)。此外，如果使用邻接矩阵(或稀疏矩阵)，则空间复杂度将为|V||E|，其中|E|是与节点相关的非零字符串的数量。

因此，您可以遍历该文件并比较|V|^2和|V||E|，并根据这两个值来决定。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/47815586

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经典算法之稀疏矩阵

https 网络安全文件存储编程算法存储

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

用户3467126

2019/11/26

4.3K0

C++经典算法题-稀疏矩阵

algorithm matrix

如果在矩阵中，多数的元素并没有资料，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix），由于矩阵在程式中常使用二维阵列表示，二维阵列的大小与使用的记忆体空间成正比，如果多数的元素没有资料，则会造成记忆体空间的浪费，为此，必须设计稀疏矩阵的阵列储存方式，利用较少的记忆体空间储存完整的矩阵资讯。

cwl_java

2020/02/13

9100

稀疏矩阵转置多种算法详解

编程算法

这次博文写的有点长，因为我得构思，所以今天晚上（11.10）写一点，另外还有个重要的任务，因为再过40分钟就是剁手节了，过了今晚我不止是一个光棍，更是一个穷光棍、、、、我该怎么办。。。求拦截。

全栈程序员站长

2022/06/25

1.4K0

稀疏矩阵

存储 matrix

在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以稀疏矩阵的方式存储以解决资源。在R中，可以用Matrix这个包, 它可以将矩阵转化为稀疏矩阵。

生信编程日常

2020/11/24

7930

[数据结构] 稀疏矩阵的存储

存储

稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。

泰坦HW

2020/07/22

1.2K0

稀疏矩阵的概念介绍

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读9分钟本文为你介绍一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，

数据派THU

2022/03/31

1.7K0

稀疏矩阵的概念介绍

机器学习 python 神经网络深度学习人工智能

在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。

deephub

2022/04/14

1.2K0

稀疏矩阵的压缩方法

文件存储 numpy linux

说明：稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。

老齐

2022/01/04

5.2K0

稀疏矩阵存储格式

存储编程算法 linux python

稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。

hotarugali

2022/03/18

1.7K0

基于稀疏大规模矩阵的多目标进化算法简介

神经网络编程算法

可以看到本文的特色图片是个极度稀疏连接的神经网络，它是由我们即将介绍论文中的算法SparseEA得到的。

里克贝斯

2021/05/21

8420

稀疏矩阵转置

其他

矩阵是线性代数中的一个知识，刚开始学习的时候可能感觉不到它有什么用处，最初的感觉就是对二维数据的操作。其实现实生活中矩阵的用处太大了，设计领域相当的广泛。在此只讨论稀疏矩阵的转置问题；

大黄大黄大黄

2018/09/14

1.7K0

matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算[通俗易懂]

编程算法 matlab

说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。

全栈程序员站长

2022/09/12

3K0

利用矩阵分块优化算法

程序数组算法性能优化

存储系统对于程序执行时间有显著影响。处理器由于访存导致的暂停时间受到失效率和失效代价的影响。众所周知，为了弥补CPU与内存两者之间的性能差异，就在CPU内部引入了CPU cache，也称高速缓存。CPU cache通常分为大小不等的三级缓存，分别是L1 cache、L2 cache和L3 cache。如图1所示。

fem178

2023/08/25

6000

SciPy 稀疏矩阵（1）：介绍

图像处理存储官方文档 scipy 计算机

SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库，其中包含了众多的科学计算工具。其中，SciPy 稀疏矩阵是其中一个重要的工具。相比于常规的矩阵，稀疏矩阵主要的特点是它的数据大部分都是 0 ，而非 0 的数据只有少数。这种特点可以在存储和计算上节省大量的时间和空间。SciPy 提供了多种格式的稀疏矩阵，包括 COO、CSR、CSC 等多种格式。在实际应用中，SciPy 稀疏矩阵被广泛应用于图像处理、网络分析、文本处理等领域。例如，在图像处理中，为了压缩存储图像，可以将彩色图像转化为三个单色图像，然后使用稀疏矩阵存储。另外，在网络分析中，线性代数中的稀疏矩阵常被用来表示网络拓扑结构。因此，学习和掌握 SciPy 稀疏矩阵是非常有必要的。

不可言诉的深渊

2023/08/28

2970

稀疏矩阵及其实现

数据结构博客基础数组

稀疏矩阵及其实现这一节用到了数组的一些知识，和线代中矩阵的计算方法。建议没有基础的读者去看一下矩阵的相关知识。和之前的博客一样，这次依然参考了严蔚敏的《数据结构（C语言版）》。稀疏矩阵的预定义 /*--------稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示----------*/ typedef int ElemType; #define MAXSIZE 12500 // 假设非零元个数的最大数值为12500 typedef struct { int i, j;

李志伟

2019/12/17

5890

SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

容器存储 scipy 数组索引

上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。

不可言诉的深渊

2023/08/28

3330

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

存储数据结构 scipy 数组索引

散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。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。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。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。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。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，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。

不可言诉的深渊

2023/09/12

3850

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

编程算法 numpy 存储 python

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。

deephub

2020/05/18

2.7K0

LeetCode 311. 稀疏矩阵的乘法

编程算法

给你两个稀疏矩阵 A 和 B，请你返回 AB 的结果。你可以默认 A 的列数等于 B 的行数。

Michael阿明

2020/07/13

1.7K0

如何使用python处理稀疏矩阵

numpy 文件存储机器学习神经网络深度学习

大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式，通常用行表示数据集实例，用列表示要素。

用户3578099

2020/05/20

3.5K0

相似问题

利用特征反演稀疏矩阵

利用awk生成稀疏矩阵

利用MKL稀疏矩阵向量乘

利用分类数据构造稀疏矩阵

412

如何利用h矩阵对稀疏矩阵进行乘法

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