第5章數(shù)組和廣義表(編輯修改稿)
2024-11-22 13:12 本頁面
【文章內容簡介】 值元。 第 5章 數(shù)組和廣義表 通常，以非零元素在矩陣中的分布情況，可將稀疏矩陣分為兩類 : 1) “特殊矩陣” 的壓縮存儲 例如 : 三角矩陣、對角矩陣、對稱矩陣。 2) 隨機稀疏矩陣的壓縮存儲 隨機矩陣中的非零元分布不規(guī)則。 第 5章 數(shù)組和廣義表 一、三元組順序表 define MAXSIZE 12500 // 假設非零元個數(shù)的最大值為 12500 typedef struct { int i, j。 // 該非零元的行下標和列下標 ElemType e。 } Triple。 // 三元組類型 typedef union { Triple data[MAXSIZE + 1]。 // 非零元三元組表， data[0]未用 int mu, nu, tu。 // 矩陣的行數(shù)、列數(shù)和非零元個數(shù) } TSMatrix。 // 稀疏矩陣類型 第 5章 數(shù)組和廣義表 ? 三元組順序表又稱有序的雙下標法，它的特點是，非零元在表中按 行序 有序存儲，因此便于進行依行順序處理的矩陣運算。然而，若需按行號存取某一行的非零元，則需從頭開始進行查找。 第 5章 數(shù)組和廣義表 二、行邏輯聯(lián)接的順序表 define MAXMN 500 // 假設矩陣行數(shù)和列數(shù)的最大值為 500 typedef struct { Triple data[MAXSIZE + 1]。 // 非零元三元組表， data[0]未用 int rpos[MAXMN + 1]。 // 指示各行第一個非零元的位置 int mu, nu, tu。 // 矩陣的行數(shù)、列數(shù)和非零元個數(shù) } RLSMatrix。 // 行邏輯鏈接順序表類型 第 5章 數(shù)組和廣義表 ? 在下面討論的兩個稀疏矩陣相乘的例子中，容易看出這種表示方法的優(yōu)越性。 矩陣乘法的精典算法（ 非稀疏矩陣壓縮存儲 ） : for (i=1。 i=m1。 ++i) f or (j=1。 j=n2。 ++j) { Q[i][j] = 0。 for (k=1。 k=n1。 ++k) Q[
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