稀疏矩阵
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M*N的矩阵 其中有效值的个数远小于无效值的个数 且分布没有规律
Eg:
int array [6][5] = {{1, 0, 3, 0, 5},
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 0, 0},
{2, 0, 4, 0, 6},
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 0, 0}};
稀疏矩阵的压缩存储
压缩存储值存储极少数的有效数据。使用{row,col,value}//行 列 值三元组存储每一个有效 数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。
程序代码：
#include //push pop operator[] 和顺序表一致
template
struct Triple //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;
Triple(size_t row, size_t col, const T& value)
:_row(row)
, _col(col)
, _value(value)
{}
};
template
class SparseMatrix
{
public:
SparseMatrix(const T* a, size_t M, size_t N,const T& invalid)//const T& invalid表示哪个是无效数据
:_M(M)
, _N(N)
, invalid(invalid)
{
for (size_t i = 0; i < M; ++i)
{
for (size_t j = 0; j < N; ++j)
{
if (a[i*N + j] != invalid) //不等于无效值
{
Triple t(i, j, a[i*N + j]);
_a.push_back(t);
}
}
}
}
void Display()
{
size_t index = 0;
for (size_t i = 0; i < _M; ++i)
{
for (size_t j = 0; j < _N; ++j)
{
if (index<_a.size()&&
i == _a[index]._row && j == _a[index]._col)
{
cout << _a[index].value << " ";
++index;
}
else
{
cout << _invalid << " ";
}
}
cout << endl;
}
cout << endl;
}
protected: //存三元组数组
//Triple* _a; 直接用动态顺序表
vector> _a;
size_t _M;
size_t _N;
T _invalid;
};
void Test2()
{
int a[6][5] = { { 1, 0, 3, 0, 5 },
{ 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 2, 0, 4, 0, 6 },
{ 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0 } };
SparseMatrix sm((int*)a,6,5,0); //强制转换成一维数组 数组 6行 5列 非法值0
sm.Display();
}
#include
using namespace std;
#include
#include"Matrix.h"
int main()
{
//Test1();
Test2();
system("pause");
return 0;
}
运行结果：
1 0 3 0 5
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
2 0 4 0 6
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
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当前题目：c++稀疏矩阵的压缩存储-创新互联
标题URL：
http://bzwzjz.com/article/shiig.html
