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C++超詳細講解稀疏矩陣

2022-05-25 14:02:53

稀疏矩陣

矩陣與稀疏矩陣的定義

Q:什麼是矩陣

A:數學上,一個矩陣由 m 行 n 列的元素組成,是一個 m 行,n 列的表,m 和 n 是矩陣的維度。一般地,寫作 mxn(讀作“m乘n”)來指明一個 m 行 n 列矩陣。矩陣的元素個數總計為 mn 個。如果 m 等於 n ,矩陣為方陣。

一般情況下,矩陣的標準儲存方式是一個二維陣列 a[MAX_ROWS][MAX_COLS] 。利用這種儲存方式,可以通過 a[i][j] ,通過行下標,列下標快速找到任意元素的儲存位置。

Q:什麼是稀疏矩陣

A:一個矩陣的絕大部分都為零元素,我們把這種矩陣稱為稀疏矩陣。

如圖:矩陣中只有 2/15 是非零元素,這就是一個標準的稀疏矩陣

Q:二維陣列儲存矩陣的缺點

A:如果一個矩陣中包含很多零元素(是稀疏矩陣),就會浪費大量的儲存空間。因此,稀疏矩陣的儲存表示只需儲存非零元素。

Q:稀疏矩陣的儲存方式

A:通過對矩陣的分析,我們發現使用三元組 <row,col,value> 能夠唯一的刻畫矩陣的任意一個元素。這意味者可以使用三元陣列來儲存表示稀疏矩陣。

程式碼演示

#define MAX_TERMS 101	//定義最大長度 
typedef struct{
	int col;
	int row;
	int xalue;
}term;
term a[MAX_TERMS];

我們可以用 a[0].row 表示行的數目,用 a[0].col 表示列的數目,用 a[0].value 表示非零元素的總數。其他位置 row 域存放行下標, col 域存放列下標,value 域存放元素值。三元組按照行的順序排序,並且在同一行內按照列的順序排序。

稀疏矩陣儲存為三元組

 
 
a[0]564
a[1]0015
a[2]1111
a[3]236
a[4]409

稀疏矩陣的轉置

詳細思路

為了轉置一個矩陣,必須交換它的行和列。也就是說,原矩陣的任意元素 a[i][j] 應該成為其轉置矩陣的元素 b[j][i]

思路一

依次迴圈每一列,找到每一列的所有元素並把他們儲存在轉置矩陣的對應的行上。

//虛擬碼
for 對於 j 列的所有元素
    把元素<i,j,value>放置在元素<j,i,value>中

程式碼演示

void transpose(term a[],term b[])
//b是a的轉置 
{
	int n,i,j,currentb;
	n=a[0].value;			//元素總數 
	b[0].row=a[0].col;		//b的行數=a的列數
	b[0].co 1=a[0].row;	    //b的列數=a的行數
	b[0].value =n;
	if(n> 0) 
	{// 非零矩陣 
		currentb=1;
		for(i=0;i<a[0].col;i++)
		//按a的列轉置
			for(j=1;j<=n;j++)
			//找出當前列的所有元素
				if(a[j].col==i)
				{//元素是當前列的,加入b
					b[currentb]. row=a[j]. col;
					b[currentb]. col=a[j]. row;
					b[currentb]. value=a[j]. value;
					currentb++;
				}
	}
}

思路二

首先確定原矩陣中每一列的元素個數,這也就是其轉置矩陣中每一行的元素個數。於是就可以得到轉置矩陣每行的起始位置,從而,可以將原矩陣的元素依次移到其轉置矩陣中的恰當位置。

程式碼演示

void fast transpose(term a[], term b[])
{
//將a的轉置矩陣存放於b中 
	int row terms[MAX_COL], starting pos[MAX_COL]; 
	int i,j, num_cols=a[0].col, num_terms=a[0].value;
	b[0].row=num_cols;b[0].col=a[0].row;
	b[0].value=num_terms;
	if(num_terms>0){//非零矩陣
		for(i=0;i<num_cols;i++)
			row_terms[i]=0;
		for(i=1;i<=num_terms;i++)
			row_terms[a[i]. co]]++;
		starting_pos[0]=1;
		for(i=1;i<num cols;i++)
			starting_pos[i]=starting_pos[i-1]+row_terms[i-l];
		for(i=1;i<=num_terms;i++){
			j=starting_pos[a[i].col]++;
			b[j].row=a[i].col;b[j].col=a[i].row;
			b[j].value=a[i].value;
		}
	}
}

稀疏矩陣的乘法

Q:什麼是矩陣乘法

A:設A為 mxp 的矩陣,B為 pxn 的矩陣,那麼稱 mxn 的矩陣D為矩陣A與B的乘積,記作D=AB,其中矩陣D中的第 i 行第 j 列元素可以表示為:

注意:兩個稀疏矩陣的乘積可能不再是稀疏矩陣

詳細思路

我們可以按照行的順序計算D的元素,把元素存放到正確的位置,這樣就不用移動已計算出的元素的位置。一般情況下,必須遍歷整個B才能得到第 j 列的所有元素。但是,我們可以先計算 B 的轉置,使列元素順序相續排序,可以避免重複多次遍歷整個 B 。

對於找出的 A 的第 i 行和 B 的第 j 列的所有元素,做合併操作就能實現矩陣乘法。

程式碼演示

void storesum(term a[],int *totald,int row,int column,int *sum)
{//如果 *sum!=0,它的行和列儲存位置為 d 中的 *totald+1
	if(*sum)
		if(*tptald<MAX_TERMS)
		{
			d[++*totald].row=row;
			d[*totald].col=column;
			d[*totald].value=*sum;
			*sum=0;
		}
		else{
			fprintf(stderr,"Numbers of terms in product exceeds %dn",MAX_TERMS); 
			exit(1);
		}
}
void mmult(term a[], term b[], term d[])
//將兩個稀疏矩陣相乘 
{
	int i,j,column,totalb=b[0].value,totald=0; 
	int rows_a=a[0].row,cols_a=a[0].col;
	totala=a[0].value;int cols_b=b[0].col;
	int row_begin=1, row=a[1].row, sum=0; 
	int new_b[MAX-TERMS][3];
	if(cols_a!=b[0].row){
		fprintf(stderr,"Incompatible matricesn"); 
		exit(1);
	}
	fast_transpose(b.new_b);
	//設定邊界條件
	a[totala+1].row=rows_a;
	new_b[totalb+1].row=cols_b; 
	new_b[totalb+1].col=0;
	for(i=1;i<=totala;){
		column=new_b[1].row; 
		for(j=1;j<=totalb+1;){
		//將a的行乘以b的列
			if(a[i].row!=row){
				storesum(d,&totald,row,column,&sum);
				i=row_begin;
				for(;new_b[j].row==column;j++)
					;
				column=new_b[j]. row;
			}
			else if(new_b[j].row!=column){
				storesum(d,&totald,row,column,&sum); 
				i=row_begin;
				column=new_b[j].row;
			}
			else switch(COMPARE(a[i].col,new_b[j].col)){
				case-1://轉到a中的下一項
					i++;break;
				case 0://新增項,轉到a和b的下一項 
					sum+=(a[i++].value*new_b[j++].value); break;
				case 1://來到b的下一項
					j++;
			}
	}// for j<=totalb+1 結束迴圈 
	for(;a[i].row==row;i++)
		;
	row_begin=i;row=a[i].row;
	}//for i<=totala 結束迴圈 
	d[0].row=rows_a;
	d[0].col=cols_b;d[0].value=totald;
}

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