• 【数据结构】数组和字符串(七):特殊矩阵的压缩存储:三元组表的转置、加法、乘法操作


    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。为节约存储空间和算法(程序)运行时间,通常会采用压缩存储的方法。

    • 对角矩阵:指除了主对角线以外的元素都为零的矩阵,即对 任意 i ≠ j (1≤ i , j ≤n),都有M(i, j)=0。由于只有主对角线上有非零元素,只需存储主对角线上的元素即可。
    • 三角矩阵:指上三角或下三角的元素都为零的矩阵。同样地,只需存储其中一部分非零元素,可以节省存储空间。
    • 对称矩阵:指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律,可以只存储其中一部分元素,从而减少存储空间。
    • 稀疏矩阵:指大部分元素为零的矩阵。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

      对于稀疏矩阵的压缩存储,由于非零元素的个数远小于零元素的个数,并且非零元素的分布没有规律,无法简单地利用一维数组和映射公式来实现压缩存储。针对稀疏矩阵,通常采用特定的数据结构来进行压缩存储,以减少存储空间的占用。

      一种常见的稀疏矩阵压缩存储方法是使用"三元组"表示法,也称为COO(Coordinate)格式,只存储非零元素的值以及它们的行列坐标。通过使用三元组(Triplet)来表示非零元素的位置和值,每个三元组包含三个信息:非零元素的行索引、非零元素的列索引以及非零元素的值。

    【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

    4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作

    转置

      假设稀疏矩阵存储在一个三元组表a中,且A的非零元素个数为count,算法Transpose求A的转置矩阵并将其保存在三元组表b中。

    • 算法的主要思想是针对每个列号k(k=0, 2,… , n-1)对a进行扫描,考察a中是否有列号为k的结点(注意:列号为k的结点可能不止一个),若有,记为a[u](假定a[u]在a中的行号为i ),将a[u]依次保存在b的b[w] 中,则row(b[w])=k,col(b[w])=i,value(b[w]) =value(a[u]).
      在这里插入图片描述
    TripletTable matrixTranspose(TripletTable* table) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table->cols, table->rows);  // 转置后的矩阵行列互换
        int j = 0;
        for (int k = 0; k < table->cols; k++) {
            for (int i = 0; i < table->length; i++) {
                Triple* element = &(table->data[i]);
                if (element->col == k) {
                    insertElement(&result, k, element->row, element->value);
    //                result.data[j].row = k;  // 该元素在result中的行号应为k
    //                result.data[j].col = element->row;  // 该元素在result中的列号应为其在table中的行号
    //                result.data[j].value = element->value;
                    j++;  // 考察result中的下一个结点
                    result.length = j;  // 更新result的长度
                }
            }
    //        printf("\n");
    //        displayMatrix(&result);
        }
        return result;
    }
    
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       matrixTranspose函数实现稀疏矩阵的转置操作:

    • 首先,创建一个新的TripletTable变量result,用于存储输入矩阵的转置。
    • 使用initTable函数初始化result,将其行数设置为输入矩阵的列数,列数设置为输入矩阵的行数。
    • 使用一个循环遍历输入矩阵的所有元素:
      • 对于每个元素,将其行号作为转置后矩阵中的列号,列号作为转置后矩阵中的行号,并将值保持不变。
      • 将转置后的元素插入到result中。
    • 返回result作为输入矩阵的转置。

    加法

    TripletTable matrixAddition(TripletTable* table1, TripletTable* table2) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table1->rows, table1->cols);
    
        int i = 0, j = 0;
        while (i < table1->length && j < table2->length) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
            Triple* element2 = &(table2->data[j]);
    
            if (element1->row < element2->row || (element1->row == element2->row && element1->col < element2->col)) {
                insertElement(&result, element1->row, element1->col, element1->value);
                i++;
            } else if (element1->row > element2->row || (element1->row == element2->row && element1->col > element2->col)) {
                insertElement(&result, element2->row, element2->col, element2->value);
                j++;
            } else {
                int sum = element1->value + element2->value;
                if (sum != 0) {
                    insertElement(&result, element1->row, element1->col, sum);
                }
                i++;
                j++;
            }
        }
    
        while (i < table1->length) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
            insertElement(&result, element1->row, element1->col, element1->value);
            i++;
        }
    
        while (j < table2->length) {
            Triple* element2 = &(table2->data[j]);
            insertElement(&result, element2->row, element2->col, element2->value);
            j++;
        }
    
        return result;
    }
    
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       matrixAddition函数实现稀疏矩阵的加法操作:

    • 创建一个新的TripletTable变量result,用于存储两个输入矩阵的和。
    • 使用initTable函数初始化result,将其行数和列数设置为与输入矩阵相同。
    • 使用两个指针ij分别指向两个输入矩阵的元素。
    • 通过比较当前元素的行号和列号,以及使用循环遍历的方式,将两个输入矩阵的元素逐个比较并进行相应的操作:
      • 如果第一个矩阵的元素在行号和列号上小于第二个矩阵的元素,将第一个矩阵的元素插入到result中,并增加指向第一个矩阵元素的指针i
      • 如果第一个矩阵的元素在行号和列号上大于第二个矩阵的元素,将第二个矩阵的元素插入到result中,并增加指向第二个矩阵元素的指针j
      • 如果两个矩阵的元素在行号和列号上相等,将它们的值相加,并将结果插入到result中。然后,增加指向两个矩阵元素的指针ij
    • 处理完所有元素后,将剩余的未处理元素插入到result中。
    • 返回result作为两个输入矩阵的和。

    乘法

    TripletTable matrixMultiplication(TripletTable* table1, TripletTable* table2) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table1->rows, table2->cols);
    
        int matrix[table1->rows][table2->cols];
        for (int i = 0; i < table1->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table2->cols; j++) {
                matrix[i][j] = 0;
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < table1->length; i++) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
    
            for (int j = 0; j < table2->length; j++) {
                Triple* element2 = &(table2->data[j]);
    
                if (element1->col == element2->row) {
                    matrix[element1->row][element2->col] += element1->value * element2->value;
                }
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < table1->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table2->cols; j++) {
                if (matrix[i][j] != 0) {
                    insertElement(&result, i, j, matrix[i][j]);
                }
            }
        }
    
        return result;
    }
    
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       matrixMultiplication函数实现稀疏矩阵的乘法操作:

    • 创建一个新的TripletTable变量result,用于存储两个输入矩阵的乘积。
    • 使用initTable函数初始化result,将其行数设置为第一个输入矩阵的行数,列数设置为第二个输入矩阵的列数。
    • 创建一个临时的二维数组matrix,用于存储两个输入矩阵相乘的结果。
    • matrix中的所有元素初始化为0。
    • 使用两个嵌套的循环遍历第一个输入矩阵的所有元素:
      • 对于每个元素,使用另一个嵌套的循环遍历第二个输入矩阵的所有元素。
      • 如果第一个矩阵的元素的列号等于第二个矩阵的元素的行号,将它们的值相乘,并将结果累加到matrix中对应位置的元素上。
    • 遍历matrix中的所有元素,将非零元素插入到result中。
    • 返回result作为两个输入矩阵的乘积。

    算法测试

    int main() {
        TripletTable matrixA, matrixB;
        initTable(&matrixA, 3, 3);
        initTable(&matrixB, 3, 3);
    
        // Insert elements into matrix A
        insertElement(&matrixA, 0, 0, 1);
        insertElement(&matrixA, 0, 2, 2);
        insertElement(&matrixA, 1, 1, 3);
        insertElement(&matrixA, 2, 0, 4);
        insertElement(&matrixA, 2, 2, 5);
    
        // Insert elements into matrix B
        insertElement(&matrixB, 0, 1, 6);
        insertElement(&matrixB, 1, 0, 7);
        insertElement(&matrixB, 1, 2, 8);
        insertElement(&matrixB, 2, 1, 9);
    
        printf("Matrix A:\n");
        displayMatrix(&matrixA);
    
        printf("\nMatrix B:\n");
        displayMatrix(&matrixB);
    
        TripletTable matrixC = matrixAddition(&matrixA, &matrixB);
        printf("\nMatrix A + B:\n");
        displayMatrix(&matrixC);
    
        TripletTable matrixD = matrixTranspose(&matrixA);
        printf("\nTranspose of Matrix A:\n");
        displayMatrix(&matrixD);
    
        TripletTable matrixE = matrixMultiplication(&matrixA, &matrixB);
        printf("\nMatrix A * B:\n");
        displayMatrix(&matrixE);
        return 0;
    }
    
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    实验结果

    在这里插入图片描述

    代码整合

    #include 
    #include 
    #include 
    #define MAX_SIZE 10
    
    typedef struct {
        int row;
        int col;
        int value;
    } Triple;
    
    typedef struct {
        Triple data[MAX_SIZE];
        int rows;
        int cols;
        int length;
    } TripletTable;
    
    void initTable(TripletTable* table, int rows, int cols) {
        table->rows = rows;
        table->cols = cols;
        table->length = 0;
        memset(table->data, 0, sizeof(Triple) * MAX_SIZE);  // 新添加
    }
    
    void insertElement(TripletTable* table, int row, int col, int value) {
        if (table->length >= MAX_SIZE) {
            printf("Table is full. Cannot insert more elements.\n");
            return;
        }
    
        Triple* element = &(table->data[table->length]);
        element->row = row;
        element->col = col;
        element->value = value;
    
        table->length++;
    }
    
    void displayMatrix(TripletTable* table) {
        int matrix[table->rows][table->cols];
        for (int i = 0; i < table->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table->cols; j++) {
                matrix[i][j] = 0;
            }
        }
    //    printf("Row\tColumn\tValue\n");
        for (int i = 0; i < table->length; i++) {
            Triple* element = &(table->data[i]);
    //        printf("%d\t%d\t%d\n", element->row, element->col, element->value);
            matrix[element->row][element->col] = element->value;
        }
    
    //    printf("Matrix:\n");
        for (int i = 0; i < table->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table->cols; j++) {
                printf("%d\t", matrix[i][j]);
            }
            printf("\n");
        }
    }
    TripletTable matrixAddition(TripletTable* table1, TripletTable* table2) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table1->rows, table1->cols);
    
        int i = 0, j = 0;
        while (i < table1->length && j < table2->length) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
            Triple* element2 = &(table2->data[j]);
    
            if (element1->row < element2->row || (element1->row == element2->row && element1->col < element2->col)) {
                insertElement(&result, element1->row, element1->col, element1->value);
                i++;
            } else if (element1->row > element2->row || (element1->row == element2->row && element1->col > element2->col)) {
                insertElement(&result, element2->row, element2->col, element2->value);
                j++;
            } else {
                int sum = element1->value + element2->value;
                if (sum != 0) {
                    insertElement(&result, element1->row, element1->col, sum);
                }
                i++;
                j++;
            }
        }
    
        while (i < table1->length) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
            insertElement(&result, element1->row, element1->col, element1->value);
            i++;
        }
    
        while (j < table2->length) {
            Triple* element2 = &(table2->data[j]);
            insertElement(&result, element2->row, element2->col, element2->value);
            j++;
        }
    
        return result;
    }
    
    
    
    TripletTable matrixMultiplication(TripletTable* table1, TripletTable* table2) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table1->rows, table2->cols);
    
        int matrix[table1->rows][table2->cols];
        for (int i = 0; i < table1->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table2->cols; j++) {
                matrix[i][j] = 0;
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < table1->length; i++) {
            Triple* element1 = &(table1->data[i]);
    
            for (int j = 0; j < table2->length; j++) {
                Triple* element2 = &(table2->data[j]);
    
                if (element1->col == element2->row) {
                    matrix[element1->row][element2->col] += element1->value * element2->value;
                }
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < table1->rows; i++) {
            for (int j = 0; j < table2->cols; j++) {
                if (matrix[i][j] != 0) {
                    insertElement(&result, i, j, matrix[i][j]);
                }
            }
        }
    
        return result;
    }
    
    TripletTable matrixTranspose(TripletTable* table) {
        TripletTable result;
        initTable(&result, table->cols, table->rows);  // 转置后的矩阵行列互换
        int j = 0;
        for (int k = 0; k < table->cols; k++) {
            for (int i = 0; i < table->length; i++) {
                Triple* element = &(table->data[i]);
                if (element->col == k) {
                    insertElement(&result, k, element->row, element->value);
    //                result.data[j].row = k;  // 该元素在result中的行号应为k
    //                result.data[j].col = element->row;  // 该元素在result中的列号应为其在table中的行号
    //                result.data[j].value = element->value;
                    j++;  // 考察result中的下一个结点
                    result.length = j;  // 更新result的长度
                }
            }
    //        printf("\n");
    //        displayMatrix(&result);
    
        }
        return result;
    }
    
    
    int main() {
        TripletTable matrixA, matrixB;
        initTable(&matrixA, 3, 3);
        initTable(&matrixB, 3, 3);
    
        // Insert elements into matrix A
        insertElement(&matrixA, 0, 0, 1);
        insertElement(&matrixA, 0, 2, 2);
        insertElement(&matrixA, 1, 1, 3);
        insertElement(&matrixA, 2, 0, 4);
        insertElement(&matrixA, 2, 2, 5);
    
        // Insert elements into matrix B
        insertElement(&matrixB, 0, 1, 6);
        insertElement(&matrixB, 1, 0, 7);
        insertElement(&matrixB, 1, 2, 8);
        insertElement(&matrixB, 2, 1, 9);
    
        printf("Matrix A:\n");
        displayMatrix(&matrixA);
    
        printf("\nMatrix B:\n");
        displayMatrix(&matrixB);
    
        TripletTable matrixC = matrixAddition(&matrixA, &matrixB);
        printf("\nMatrix A + B:\n");
        displayMatrix(&matrixC);
    
        TripletTable matrixD = matrixTranspose(&matrixA);
        printf("\nTranspose of Matrix A:\n");
        displayMatrix(&matrixD);
    
        TripletTable matrixE = matrixMultiplication(&matrixA, &matrixB);
        printf("\nMatrix A * B:\n");
        displayMatrix(&matrixE);
        return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/134081298