c++稀疏矩阵的压缩存储

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<vector>   //push pop operator[] 和顺序表一致
 
template<class T>
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 T>
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> 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<T>* _a;       直接用动态顺序表
vector<Triple<T>> _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<int> 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<iostream>
using namespace std;
 
#include<stdlib.h>
#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

新闻标题：c++稀疏矩阵的压缩存储
浏览路径：https://www.cdcxhl.com/article0/pdipio.html

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