稀疏矩阵的计算概论
稀疏矩阵方程算法
稀疏矩阵方程算法稀疏矩阵是指矩阵中绝大多数元素为0的矩阵。
在实际问题中,很多矩阵都是稀疏的,例如图像处理、自然语言处理等领域。
由于稀疏矩阵的特殊性,传统的矩阵运算方法效率较低,因此需要设计高效的算法来解决稀疏矩阵方程。
稀疏矩阵方程是指形如Ax=b的线性方程,其中A是一个稀疏矩阵,b是一个向量。
解决稀疏矩阵方程的一种常用方法是使用迭代算法,例如共轭梯度法(Conjugate Gradient,CG)和广义最小残差法(Generalized Minimal Residual,GMRES)等。
共轭梯度法是一种迭代法,它可以用来解决对称正定稀疏矩阵方程。
该方法的基本思想是通过最小化残差的二次范数来逼近方程的解。
具体而言,共轭梯度法通过迭代计算一个与残差正交的搜索方向,并在该方向上进行搜索,直到找到方程的解。
广义最小残差法是一种迭代法,它可以用来解决非对称稀疏矩阵方程。
该方法的基本思想是通过最小化残差的二范数来逼近方程的解。
与共轭梯度法不同的是,广义最小残差法使用Krylov子空间来进行搜索,并在该子空间上进行最小化残差的计算。
除了迭代算法外,还可以使用直接求解方法来解决稀疏矩阵方程。
其中一种常用的方法是LU分解。
LU分解是将稀疏矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积,即A=LU。
通过LU分解,可以将原始方程Ax=b转化为Ly=b和Ux=y两个方程,进而求解出x的值。
稀疏矩阵方程的求解算法还有很多,例如Jacobi迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。
这些算法在不同的问题和应用中具有不同的优势和适用性。
在实际应用中,稀疏矩阵方程的求解是一个复杂且关键的问题。
通过选择合适的算法和优化技术,可以提高求解的效率和精度。
同时,还可以利用稀疏矩阵的特殊性质,例如压缩存储和并行计算等,进一步提高算法的性能。
稀疏矩阵方程是一类特殊的线性方程,传统的矩阵运算方法在处理稀疏矩阵时效率较低。
针对稀疏矩阵方程,可以采用迭代算法和直接求解方法来求解。
数据结构实验报告稀疏矩阵运算
数据结构实验报告稀疏矩阵运算实验目的:1.学习并理解稀疏矩阵的概念、特点以及存储方式。
2.掌握稀疏矩阵加法、乘法运算的基本思想和算法。
3.实现稀疏矩阵加法、乘法的算法,并进行性能测试和分析。
实验原理:稀疏矩阵是指矩阵中绝大多数元素为0的矩阵。
在实际问题中,有许多矩阵具有稀疏性,例如文本矩阵、图像矩阵等。
由于存储稀疏矩阵时,对于大量的零元素进行存储是一种浪费空间的行为,因此需要采用一种特殊的存储方式。
常见的稀疏矩阵的存储方式有三元组顺序表、十字链表、行逻辑链接表等。
其中,三元组顺序表是最简单直观的一种方式,它是将非零元素按行优先的顺序存储起来,每个元素由三个参数组成:行号、列号和元素值。
此外,还需要记录稀疏矩阵的行数、列数和非零元素个数。
稀疏矩阵加法的原理是将两个稀疏矩阵按照相同的行、列顺序进行遍历,对于相同位置的元素进行相加,得到结果矩阵。
稀疏矩阵乘法的原理是将两个稀疏矩阵按照乘法的定义进行计算,即行乘以列的和。
实验步骤:1.实现稀疏矩阵的三元组顺序表存储方式,并完成稀疏矩阵的初始化、转置、打印等基本操作。
2.实现稀疏矩阵的加法运算,并进行性能测试和分析。
3.实现稀疏矩阵的乘法运算,并进行性能测试和分析。
4.编写实验报告。
实验结果:经过实验测试,稀疏矩阵的加法和乘法算法都能正确运行,并且在处理稀疏矩阵时能够有效节省存储空间。
性能测试结果表明,稀疏矩阵加法、乘法的运行时间与非零元素个数有关,当非零元素个数较少时,运算速度较快;当非零元素个数较多时,运算速度较慢。
实验分析:稀疏矩阵的运算相对于普通矩阵的运算有明显的优势,可以节省存储空间和运算时间。
在实际应用中,稀疏矩阵的存储方式和运算算法都可以进行优化。
例如,可以采用行逻辑链接表的方式存储稀疏矩阵,进一步减少存储空间的占用;可以采用并行计算的策略加快稀疏矩阵的运算速度。
总结:通过本次实验,我深入学习了稀疏矩阵的概念、特点和存储方式,掌握了稀疏矩阵加法、乘法的基本思想和算法,并通过实验实现了稀疏矩阵的加法、乘法运算。
两个稀疏矩阵乘法
稀疏矩阵乘法是一种针对稀疏矩阵的乘法运算,由于稀疏矩阵中非零元素较少,因此可以利用这一特性进行优化计算,提高计算效率。
以下是两个稀疏矩阵乘法的详细介绍:稀疏矩阵的定义:稀疏矩阵是一个矩阵,其中大多数元素都是零。
在存储和计算时,为了节省空间和时间,我们可以只存储非零元素,并采用特殊的数据结构来表示这种矩阵。
稀疏矩阵乘法的原理:稀疏矩阵乘法的原理与普通矩阵乘法相似,只是由于稀疏矩阵中非零元素较少,所以在计算时可以只考虑这些非零元素,而忽略零元素。
具体来说,对于两个稀疏矩阵A和B的乘积C,我们可以按照元素的位置关系,逐个计算A中的非零元素与B中的非零元素的乘积,并将结果加到C中相应位置上。
稀疏矩阵乘法的算法步骤:
读入两个稀疏矩阵A和B。
初始化结果矩阵C为零矩阵。
遍历A中的每一个非零元素(i,j),如果A(i,j)非零,则按照元素的位置关系,计算A(i,j)与B中相应位置的元素的乘积,并将结果加到C中相应位置上。
返回结果矩阵C。
稀疏矩阵乘法的优化:由于稀疏矩阵中非零元素较少,因此在计算时可以采用一些优化策略来提高计算效率。
例如,可以采用压缩存储技术来减少存储空间的使用;可以采用并
行计算技术来提高计算速度;还可以采用一些迭代算法来加速计算过程。
总之,稀疏矩阵乘法是一种针对稀疏矩阵的特殊运算方法,由于其具有较高的计算效率和较低的空间复杂度,因此在科学计算、工程领域和数据处理等方面得到了广泛应用。
稀疏矩阵(算法与数据结构课程设计)
稀疏矩阵一、问题描述假若在n m ⨯阶中,有t 个元素不为零,令nm t ⨯=δ称为矩阵的稀疏因子。
通常认为≤δ0.05时称为稀疏矩阵。
稀疏矩阵的研究大大的减少了数据在计算机中存储所需的空间,然而,它们的运算却与普通矩阵有所差异。
通过本次实验实现稀疏矩阵的转置、加法和乘法等多种运算。
二、基本要求1、稀疏矩阵采用三元组表示,建立稀疏矩阵,并能按矩阵和三元组方式输出;2、编写算法,完成稀疏矩阵的转置操作;3、编写算法,完成对两个具有相同行列数的稀疏矩阵进行求和操作;4、编写算法,对前一矩阵行数与后一矩阵列数相等的两个矩阵,完成两个稀疏矩阵的相乘操作。
三、测试数据1、转置操作的测试数据:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00200013000010020100 2、相加操作的测试数据: ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00200013000010020100 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00200010000210030300 3、相乘操作的测试数据: ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0000000300400021 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛001002000021 四、算法思想1、三元组结构类型为Triple ,用i 表示元素的行,j 表示元素的列,e 表示元素值。
稀疏矩阵的结构类型为TSMatrix ,用数组data[]表示三元组,mu 表示行数,nu 表示列数,tu 表示非零元个数。
2、稀疏矩阵转置的算法思想将需要转置的矩阵a 所有元素存储在三元组表a.data 中,按照矩阵a 的列序来转置。
为了找到a的每一列中所有非零元素,需要对其三元组表a.data扫描一遍,由于a.data 是以a的行需序为主序来存放每个非零元的,由此得到的就是a的转置矩阵的三元组表,将其储存在b.data中。
3、稀疏矩阵相加的算法思想比较满足条件(行数及列数都相同的两个矩阵)的两个稀疏矩阵中不为0的元素的行数及列数(即i与j),将i与j都相等的前后两个元素值e相加,保持i,j不变储存在新的三元组中,不等的则分别储存在此新三元组中。
稀疏矩阵的运算
稀疏矩阵的运算稀疏矩阵的运算稀疏矩阵,顾名思义,就是矩阵中空值(0)的比例很大,而实际值(非0)的比例很小的矩阵。
它最大的特点就是,当矩阵的规模增大时,仍然可以保持较低的计算量。
在运算时,因为稀疏矩阵中的0值没有意义,所以对其做运算也没有意义。
所以,在运算中需要把稀疏矩阵转换成一维数组,即只保留其有意义的值。
下面介绍几种常用的稀疏矩阵运算技术。
1.索引表(Indextable)这是一种最简单的稀疏矩阵运算技术,在使用索引表时,需要用一个额外的一维数组来保存有意义的值的位置,而把矩阵本身变成一维数组,进行运算。
例如矩阵A:1 0 0 0 00 0 0 4 00 0 0 0 00 3 0 0 00 0 7 0 0这样的矩阵,可以使用一个一维数组来保存其有意义的值及其位置,例如:[1,(0,0); 4,(1,3); 3,(3,1); 7,(2,2)]这样,我们就可以用简单的一维数组代替复杂的二维矩阵,从而加快稀疏矩阵的运算。
2.矩阵向量乘法(Matrix-Vector Multiplication)这是一种最常用的稀疏矩阵运算技术,把一个大的稀疏矩阵A和一个向量(一维数组)V作乘法,得到一个新的向量C,即:C = A * V对于上面的实例,可以用以下方式求出C:C[0] = 1 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 0 * V[4] C[1] = 0 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 4 * V[3] + 0 * V[4] C[2] = 0 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 7 * V[4] C[3] = 0 * V[0] + 3 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 0 * V[4] 3.矩阵乘法(Matrix Multiplication)矩阵乘法也是一种常用的稀疏矩阵运算技术,把两个大的稀疏矩阵A和B相乘,得到一个新的稀疏矩阵C,即:C = A * B以上就是稀疏矩阵运算的一些常用技术,稀疏矩阵也可以用于解决很多复杂的运算问题,例如机器学习和深度学习等。
稀疏矩阵的基本原理
稀疏矩阵的基本原理稀疏矩阵是指矩阵中绝大多数的元素都是零的矩阵。
由于稀疏矩阵的元素数量很少,所以进行矩阵运算时,需要采用特殊的算法,以提高计算速度和效率。
本文将简单介绍稀疏矩阵的基本原理。
一、稀疏矩阵的表示方法在计算机中,稀疏矩阵的存储方式有三种:1. COO格式:也称为三元组格式,该格式将矩阵的每一个元素都用一个三元组表示,分别为其行、列和数值,如{(0, 0, 2), (0, 3,1), (1, 1, 3)}。
2. CSR格式:也称为压缩行格式,该格式将矩阵的非零元素按行存储,并通过两个数组(值向量和列指针)表示,如{2, 1, 3, 4, 5}和{0, 2, 4}。
3. CSC格式:也称为压缩列格式,该格式将矩阵的非零元素按列存储,并通过两个数组(值向量和行指针)表示,如{2, 3, 1, 4, 5}和{0, 1, 3, 3, 4}。
二、稀疏矩阵的基本运算稀疏矩阵的基本运算包括加、减、乘和转置等,下面分别介绍:1. 矩阵加法:对于两个矩阵A和B,若其行列相等,则可以进行加法运算。
对于稀疏矩阵的加法,首先需要找到两个矩阵中非零元素的位置,在这些位置上进行加法运算即可。
2. 矩阵减法:与矩阵加法类似,稀疏矩阵的减法也需要找到两个矩阵中非零元素的位置,在这些位置上进行减法运算即可。
3. 矩阵乘法:对于两个矩阵A和B,若A的列数等于B的行数,则可以进行乘法运算,结果为一个新的矩阵C。
稀疏矩阵的乘法运算比较复杂,需要对数组进行操作,具体实现方法可以参考CSR或CSC格式。
4. 转置:对于一个矩阵A,其转置矩阵为AT,即A的列变为AT 的行,AT的列变为A的行。
转置操作可以直接在CSR或CSC格式中进行操作。
三、稀疏矩阵的应用稀疏矩阵广泛应用于科学计算和工程计算等领域,如图像处理、搜索引擎、网络分析等。
由于稀疏矩阵的存储方式和运算均比较特殊,因此对于稀疏矩阵的计算需要采用特殊的算法,如迭代法、预处理法等。
高效的稀疏矩阵计算算法
高效的稀疏矩阵计算算法稀疏矩阵是一种具有大量零元素的矩阵,其特点是在矩阵中零元素的数量远远超过非零元素的数量。
在实际应用中,稀疏矩阵经常出现在各种领域,如图像处理、网络分析等。
由于其特殊的结构,传统的矩阵计算算法在稀疏矩阵上的计算效率较低。
因此,针对稀疏矩阵的特点,研究和设计高效的稀疏矩阵计算算法成为了一个重要的课题。
一、稀疏矩阵的表示方法稀疏矩阵的表示方法分为两种,一种是按照行压缩的方式表示,另一种是按照列压缩的方式表示。
按照行压缩的方式表示,是指将矩阵的每一行转化为一条记录,记录中包含了非零元素的列索引以及对应的值。
按照列压缩的方式表示,是指将矩阵的每一列转化为一条记录,记录中包含了非零元素的行索引以及对应的值。
这两种表示方法各有优劣,具体的选择可根据实际问题的需求来确定。
二、稀疏矩阵的加法运算稀疏矩阵的加法运算是指对两个稀疏矩阵进行相应位置的元素相加。
传统的矩阵加法运算算法需要对整个矩阵进行遍历,导致了计算效率低下。
而对于稀疏矩阵来说,由于其大部分元素为零,只需对非零元素进行相加,能够大大提高计算效率。
三、稀疏矩阵的乘法运算稀疏矩阵的乘法运算是指将两个稀疏矩阵相乘得到一个新的稀疏矩阵。
传统的矩阵乘法运算算法的时间复杂度为O(n^3),对于大规模的稀疏矩阵计算来说,计算时间将会非常长。
而对于稀疏矩阵来说,可以通过优化算法减少计算量,提高计算效率。
其中一种常用的优化算法是CSR压缩存储格式。
四、稀疏矩阵的逆运算稀疏矩阵的逆运算是指找到一个矩阵,使其与原矩阵相乘得到单位矩阵。
传统的矩阵逆运算算法的时间复杂度为O(n^3),对于稀疏矩阵来说,计算效率较低。
因此,需要设计一种高效的稀疏矩阵逆运算算法,以提高计算效率。
五、实例分析以图像处理领域为例,图像通常可以表示为一个大规模的稀疏矩阵。
对于图像的处理算法,如图像旋转、图像缩放等,都需要对稀疏矩阵进行计算。
如果使用传统的矩阵计算算法,将会消耗大量的时间和计算资源。
稀疏矩阵十字链表算法
稀疏矩阵十字链表算法稀疏矩阵是指矩阵中绝大多数元素为0的矩阵。
在实际应用中,很多矩阵都具有稀疏性,即元素中大部分为0,而只有少数非零元素。
对于这种类型的矩阵,为了节省内存空间并提高计算效率,可以采用稀疏矩阵的存储方式。
稀疏矩阵的一种常用存储方式是十字链表。
十字链表是一种将稀疏矩阵以链表形式存储的数据结构,它能够有效地表示稀疏矩阵的非零元素,并且能够方便地进行插入、删除和查找操作。
稀疏矩阵十字链表的基本思想是将矩阵中的每个非零元素存储为一个结点,并将这些结点以行列坐标的方式进行链接。
具体来说,稀疏矩阵十字链表由两个链表组成:行链表和列链表。
行链表是一个以行为主的链表,每个结点表示矩阵中的一行。
每个结点包含三个字段:行号、列号和值。
行链表中的结点按照行号从小到大的顺序进行排列,同一行中的结点按照列号从小到大的顺序进行排列。
列链表是一个以列为主的链表,每个结点表示矩阵中的一列。
每个结点也包含三个字段:行号、列号和值。
列链表中的结点按照列号从小到大的顺序进行排列,同一列中的结点按照行号从小到大的顺序进行排列。
通过行链表和列链表,可以方便地进行插入、删除和查找操作。
插入操作可以通过在行链表和列链表中找到对应的位置,将新结点插入到相应的位置上。
删除操作可以通过在行链表和列链表中找到对应的位置,将对应的结点删除。
查找操作可以通过在行链表和列链表中找到对应的位置,获取对应的结点。
稀疏矩阵十字链表算法的优点是能够有效地存储稀疏矩阵,并且可以方便地进行插入、删除和查找操作。
相比于其他存储方式,稀疏矩阵十字链表可以节省更多的内存空间,并且具有更高的计算效率。
总结来说,稀疏矩阵十字链表算法是一种有效地存储稀疏矩阵的方法。
通过行链表和列链表的链接,可以方便地进行插入、删除和查找操作。
稀疏矩阵十字链表算法在实际应用中具有广泛的应用,能够节省内存空间并提高计算效率。
大型稀疏矩阵的求解
• 引言 • 大型稀疏矩阵的存储方法 • 大型稀疏矩阵的求解算法 • 大型稀疏矩阵求解的优化技术 • 实际应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
01
大型稀疏矩阵在科学计算、工程 技术和经济领域中广泛存在,如 有限元分析、电路分析、交通流 建模等。
02
由于其非零元素数量远小于总元 素数量,因此存储和计算效率成 为关键问题。
3
矩阵压缩存储的另一个重要原理是利用矩阵的稀 疏性,通过一些优化技术来进一步提高存储效率。
矩阵压缩存储的优点和局限性
01
矩阵压缩存储的主要优点是能够显著 减少存储空间的需求,特别是对于那 些稀疏度较高的矩阵。
02
此外,由于只存储了非零元素,因此 在某些计算过程中也可以减少计算量 ,提高计算效率。
03
算矩阵的逆或矩阵的行列式值来求解线性方程组。
02
直接法适用于小规模稠密矩阵,但对于大型稀疏矩阵
,由于计算量巨大,效率较低。
03
常见的直接法求解算法包括高斯消元法、LU分解法
等。
迭代法求解
迭代法是通过不断迭代逼近解的一种方法,适用 于大规模稀疏矩阵的求解。
迭代法利用矩阵元素的稀疏性,减少了计算量, 提高了求解效率。
预处理技术
预处理技术是指在求解稀疏矩阵之前,对原始数据进行一系列处理,以改善矩阵的性质,提高求解效率。常见的预处理方法 包括对角化预处理、不完全LU分解预处理等。
预处理技术可以减小矩阵的条件数,从而减小迭代方法的收敛速度,提高计算精度。同时,预处理技术还可以减少迭代过程 中的数值不稳定性,提高计算结果的可靠性。
理,从而显著缩短计算时间。
03
软件库和工具的开发
稀疏矩阵
三 元 组 表 的 定 义
void Add() //向三元组添加元素 { } void Display() //显示三元组表中的元素 { } void MsTranspose(TsMatrix &T) //元素的转置 { }
};
1.三元组表的初始化
TsMatrix(int r,int c,int term) { rows=r; cols=c; maxterms=r*c; a=new Triple[maxterms]; terms=term; }
16
col 1
col
num[col] cpot[col]
1 2 1
2 2 3
3 2 5
4 1 7
5 1 8
6 0 8
M
规律: cpot[1]=1 cpot[col] = cpot[col-1] + num[col-1]
0 0 -3 0 0 15
12 0 0 0 18 0
2 3 4 5 6
9 0 0 24 0 0 0 0 0 0 0 -7 0 0 14 0 0 0
p 1 (1, 2, 12) 2 (1, 3, 9 ) 3 (3, 1, -3) 4 (3, 5, 14)
(4, 3, 24) (5, 2, 18) (6, 1, 15) (6, 4, -7)
q 1 2 3 5
三 元 组 表 M
(1, 3, -3) (1, 6, 15) (2 ,1, 12) (2, 5, 18) (3, 1, 9) (3, 4, 24) (4, 6, -7) (5, 3, 14)
14
24 18 15 -7
注意:为更可靠描述, 通常再加一行“总体” 信息:即总行数、总 列数、非零元素总个 数
稀疏矩阵方程算法
稀疏矩阵方程算法稀疏矩阵方程算法是一种用于求解稀疏矩阵方程的方法。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵,而稀疏矩阵方程是指形如Ax=b 的方程,其中A为稀疏矩阵,b为向量。
稀疏矩阵方程算法的目标是求解方程中的未知向量x。
由于矩阵A 是稀疏的,传统的求解方法可能会浪费大量的计算资源和时间。
因此,稀疏矩阵方程算法的出现对于求解稀疏矩阵方程提供了高效的解决方案。
稀疏矩阵方程算法的核心思想是利用稀疏矩阵的特点,减少冗余计算和存储空间的消耗。
具体而言,稀疏矩阵方程算法通常通过以下几个步骤来实现:1. 矩阵存储优化:由于稀疏矩阵大部分元素为0,可以采用压缩存储方法来节省存储空间。
常见的压缩存储方法有COO、CSR和CSC等。
这些方法可以将稀疏矩阵转化为更紧凑的数据结构,从而减少存储空间的占用。
2. 矩阵向量乘法优化:稀疏矩阵和向量的乘法是稀疏矩阵方程求解过程中的核心计算。
传统的方法需要对矩阵的所有非零元素进行乘法运算,造成了大量的冗余计算。
稀疏矩阵方程算法通过利用矩阵的稀疏性,可以仅对非零元素进行计算,从而减少计算量。
3. 迭代解法优化:对于大规模的稀疏矩阵方程,直接求解可能需要耗费大量的时间。
稀疏矩阵方程算法通常采用迭代解法来加速求解过程。
迭代解法通过逐步逼近方程的解,直到满足一定的精度要求。
常见的迭代解法有Jacobi、Gauss-Seidel和共轭梯度等。
稀疏矩阵方程算法在很多领域都有广泛的应用。
例如,在图像处理中,稀疏矩阵方程算法可以用于图像去噪、图像恢复和图像压缩等问题的求解。
在机器学习中,稀疏矩阵方程算法可以用于矩阵分解、特征选择和降维等任务的处理。
此外,稀疏矩阵方程算法还可以应用于网络分析、信号处理和优化问题等领域。
总结起来,稀疏矩阵方程算法是一种针对稀疏矩阵方程的高效求解方法。
通过优化矩阵存储、矩阵向量乘法和迭代解法等关键步骤,稀疏矩阵方程算法可以减少计算和存储的开销,提高求解效率。
在实际应用中,稀疏矩阵方程算法被广泛应用于图像处理、机器学习和优化问题等领域,为这些问题的求解提供了有效的工具。
稀疏矩阵乘法
稀疏矩阵乘法
稀疏矩阵乘法是指矩阵乘法,其中一个或两个输
入矩阵都是稀疏矩阵。
稀疏矩阵是指当矩阵中大
多数元素都是零时,用较少数据表示矩阵的数据
结构。
稀疏矩阵乘法把空间和时间复杂度降低了。
一、什么是稀疏矩阵乘法?
稀疏矩阵乘法(sparse matrix multiplication),是指
当一个(或两个)输入矩阵中的大多数元素为零时,采用较少数据表示矩阵的数据结构,在一些
应用场景中,可以减少计算的方法及时间覆盖率。
它可以把空间和时间复杂度降低了。
二、稀疏矩阵乘法的特点
(1)它需要少量的额外空间,可以节省很大的内存空间,而且速度也会提高。
(2)它可以显著提高矩阵乘法的效率,使得矩阵乘法可以在稀疏矩阵计算方面大大提高,且运算时间短、耗能少。
(3)它可以增加乘积矩阵的稀疏程度,并能同时得到多个稀疏乘积结果。
三、稀疏矩阵乘法的优势
(1)稀疏矩阵乘法的运算时间较矩阵乘法短,比其它计算方法更快。
(2)稀疏矩阵乘法可以高效地利用现有存储器结构,并将所需数据传送到存储器中。
(3)它可以明显降低计算开销,并在数据库查询大量数据时有显著优势。
四、稀疏矩阵乘法的应用
(1)稀疏矩阵乘法应用于搜索引擎,复杂的数据
挖掘任务,图像处理,矩阵乘积,矩阵运算,特征提取及分类。
(2)稀疏矩阵乘法也广泛应用于大规模数据的处理,如金融业决策支持,视频监控,天气预测,密码学等。
(3)它还可以应用于深度学习,机器学习,机器人控制及人工智能等领域,以便快速解决多项复杂问题。
第3章 稀疏矩阵、广义表
2011-11-13
6
3.4.2 稀疏矩阵的存储结构
3 0 = 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 4 0 -1 5 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0
A5
×
6
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7
3.4.2 稀疏矩阵的存储结构
2.链接存储 2.链接存储
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3.4.2 稀疏矩阵的存储结构
1.顺序存储 1.顺序存储
#define MaxTerms 20 //矩阵中非零元素最大个数 矩阵中非零元素最大个数 struct Triple { int row; //元素的行号 元素的行号 int col; //元素的列号 元素的列号 ElemType val; //元素值 元素值 } ; //每个非零元素的三元组定义 每个非零元素的三元组定义 struct SMatrix { int m; //稀疏矩阵的行数 稀疏矩阵的行数 int n; //稀疏矩阵的列数 稀疏矩阵的列数 int t; //非零元素个数 非零元素个数 Triple sm[MaxTerms+1]; } ; //三元组顺序表定义 三元组顺序表定义
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3.5.2 广义表的存储结构
struct GLNode{ bool tag; union{ ElemType data; GLNode *sublist; }; GLNode *next; };
C 0 a 1
∧
0 b
0 c
0 d ∧
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3.5.3 广义表的运算
例:A=() 广义表
B=(e)
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gpu稀疏矩阵计算
gpu稀疏矩阵计算【最新版】目录1.GPU 稀疏矩阵计算的背景和意义2.GPU 稀疏矩阵计算的基本原理3.GPU 稀疏矩阵计算的具体方法和实现4.GPU 稀疏矩阵计算的优势和应用场景5.GPU 稀疏矩阵计算的未来发展趋势正文一、GPU 稀疏矩阵计算的背景和意义随着现代科学计算、数据挖掘、人工智能等领域的快速发展,大规模稀疏矩阵计算在实际应用中越来越普遍。
稀疏矩阵指的是大部分元素为零的矩阵,这类矩阵在存储和计算上具有特殊的优势。
GPU(图形处理器)作为一种并行计算设备,具有处理大规模数据的能力,因此 GPU 稀疏矩阵计算应运而生,成为提高计算性能的重要手段。
二、GPU 稀疏矩阵计算的基本原理GPU 稀疏矩阵计算的基本原理是利用 GPU 的并行计算能力,将稀疏矩阵的计算任务分解为多个子任务,并在多个 GPU 核心上同时执行。
由于稀疏矩阵中大部分元素为零,因此可以在计算过程中省略这些零元素的计算,从而降低计算复杂度和存储需求。
三、GPU 稀疏矩阵计算的具体方法和实现GPU 稀疏矩阵计算的具体方法主要包括以下几种:1.零空间压缩:通过压缩稀疏矩阵中的零元素,减少存储空间和计算量。
2.矩阵分解:将稀疏矩阵分解为多个较小的矩阵,以便在 GPU 上并行计算。
3.弹性图计算:利用 GPU 的弹性图计算功能,实现稀疏矩阵的快速操作。
4.随机化算法:通过随机化稀疏矩阵的非零元素,提高 GPU 并行计算的负载均衡性。
四、GPU 稀疏矩阵计算的优势和应用场景GPU 稀疏矩阵计算具有以下优势:1.高性能:GPU 具有强大的并行计算能力,能够显著提高稀疏矩阵计算的性能。
2.低功耗:相较于传统的 CPU 计算,GPU 稀疏矩阵计算具有较低的功耗。
3.易于扩展:GPU 具有灵活的扩展性,可以随着计算需求的增加而增加计算资源。
GPU 稀疏矩阵计算的应用场景主要包括:1.图像处理:在计算机视觉领域,稀疏矩阵计算常用于图像去噪、图像压缩等任务。
稀疏矩阵求解的一点总结
稀疏矩阵求解的一点总结
稀疏矩阵求解是线性系统理论中的一个重要研究领域,它涉及到如何
有效地解决线性系统方程组,有效地获得其解。
存在大量的大型稀疏线性
系统,其计算量太大而无法采用常规的精确解法,因此稀疏矩阵求解的研
究具有重要的现实意义。
下面我就稀疏矩阵求解的一点总结如下:(1)稀疏矩阵求解的研究是提高计算机存储、计算和模拟能力的重
要方式。
它既能提高计算机算法的效率,又能改善计算机的内存、存储和
问题求解的条件。
(2)稀疏矩阵求解的方法有三种,即直接求解法、稀疏矩阵因子化
法和非线性优化法。
(3)直接求解法适用于小规模的稀疏矩阵,计算量较小,但收敛效
果较差,不能获得精确解;稀疏矩阵因子化法可以有效地将大规模稀疏矩
阵分解成更小的子矩阵,从而降低计算量,但计算负荷较大;非线性优化
法适用于大规模稀疏矩阵,可以获得较优解,但计算复杂度很大。
(4)稀疏矩阵求解最重要的任务之一就是组合和优化各种优化算法,使这些算法能够在大规模稀疏矩阵上有效地工作。
稀疏矩阵和图像处理中的奇异值分解算法综述
稀疏矩阵和图像处理中的奇异值分解算法综述在计算机图像处理领域中,奇异值分解算法可谓是一种非常重要的技术。
而在使用这种技术时,所涉及的稀疏矩阵也是一个非常关键的概念。
接下来,我们将对这两个概念做一个综述,希望能对大家有所帮助。
一、稀疏矩阵稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素均为0或者接近于0,其中非零元素数量却相对较少的一类矩阵。
在计算机科学中,稀疏矩阵经常被用来存储大规模数据,例如在搜索引擎中,矩阵中每一列可以表示一篇文章,而每一行对应一个单词,矩阵的非零元素数量就是文章中该单词出现的次数。
因为矩阵中的大部分元素都是0,所以对于大规模的矩阵来说,使用稀疏矩阵可以大幅度节省存储空间,而对于一些需要直接操作矩阵的算法来说,稀疏矩阵的出现也能够大大降低算法运算的复杂度。
二、奇异值分解奇异值分解是一种常见的矩阵分解技术。
对于一个实数矩阵A,其奇异值分解表示为:A = UΣV^T其中,U和V分别是正交矩阵,Σ是一个对角线元素为非负实数的矩阵,对角线上的元素称为奇异值,且按照从大到小的顺序排列。
对于这个分解,有一个特别的性质,就是对于任意矩阵A,它的奇异值分解都是唯一的。
这一性质使得奇异值分解广泛地应用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。
在图像处理中,奇异值分解一般用于压缩图像,或者在去除图像噪声的过程中进行降维处理。
通过将原始图像矩阵进行奇异值分解,然后只取其中一部分奇异值,就能够得到一个更加简单的近似矩阵,从而达到压缩图像的效果。
三、稀疏矩阵与奇异值分解在图像处理中,由于图像的数据往往是以稀疏矩阵的形式呈现出来的,因此稀疏矩阵与奇异值分解也有着密切的关系。
通过对稀疏矩阵进行奇异值分解,我们能够更加有效地对图像进行分析和处理。
在图像处理中,最常使用的稀疏矩阵是哈达玛矩阵或者DCT 矩阵,它们都是非常典型的稀疏矩阵,而且只需要进行简单的变换就能够得到。
而对于这些稀疏矩阵,我们可以使用奇异值分解来进行压缩处理或者降噪处理。
稀疏矩阵算法
稀疏矩阵算法
稀疏矩阵算法是一种有效处理大规模矩阵数据的方法。
相比于普通矩阵,稀疏矩阵中绝大部分元素都是0,只有极少数非零元素。
因此,传统矩阵计算方法不仅浪费时间和空间,而且在处理稀疏矩阵时效率低下。
稀疏矩阵算法可以更加高效地处理稀疏矩阵,包括稀疏矩阵压缩、稀疏矩阵乘法、稀疏矩阵求逆等等。
其中,稀疏矩阵压缩主要有COO、CSR、CSC等三种压缩方式,可以将稀疏矩阵存储空间缩小至原来的几十倍,大大提高了矩阵数据的处理效率。
稀疏矩阵乘法则是通过优化矩阵乘法的算法,避免了对所有元素进行计算的浪费,从而实现了更加高效的计算。
稀疏矩阵求逆则是在矩阵求逆过程中,结合稀疏矩阵的特性,采用一些特殊的算法,从而有效地减少了计算时间和空间消耗。
稀疏矩阵算法不仅可以应用于数学、物理等领域的科学计算,还广泛应用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域,成为了处理大规模矩阵数据的必备技术之一。
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稀疏矩阵运算
稀疏矩阵运算
稀疏矩阵是指在矩阵中,大部分元素都是0或者负数,只有很少
的元素是正数。
稀疏矩阵在很多领域都有广泛的应用,例如信号处理、图像处理、机器学习等。
稀疏矩阵的运算一般可以分为以下几类:
1. 按秩运算:对于秩小于等于k的稀疏矩阵A,执行按秩运算可以将A变成秩为k的稀疏矩阵。
常见的按秩运算包括按秩合并、按秩分解、按秩排序等。
2. 按元素运算:对于任意大小的稀疏矩阵A,都可以执行按元素运算,即将A中任意两个元素进行加减运算,得到一个非稀疏矩阵B,B 中大部分元素与A相同,只有部分元素不同。
3. 矩阵乘法:稀疏矩阵与稠密矩阵的乘法存在两种不同的实现
方式。
一种方式是直接使用稀疏矩阵的表示形式进行乘法,即将A乘以一个常数向量或者一个按秩排序的矩阵B;另一种方式是使用高效的矩阵变换技术,例如LU分解、QR分解等,将A变成稠密矩阵再进行乘法。
4. 向量运算:稀疏矩阵也可以进行向量运算,例如向量加法、减法、差分等。
需要注意的是,稀疏矩阵的运算效率和正确性取决于所采用的算法和数据结构。
c++稀疏矩阵算法解析
c++稀疏矩阵算法解析C++稀疏矩阵算法解析在计算机科学领域中,稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵,其中大部分元素为零。
由于大多数实际应用中的数据都存在着这种零值集中的情况,因此针对稀疏矩阵进行优化和高效处理是非常重要且具有挑战性的任务。
C++作为一种强大而灵活的编程语言,提供了许多算法和技术来处理稀疏矩阵。
首先我们需要明确什么是稀疏矩阵。
一个m×n维度的稠密(dense)矩阵将包含m*n个元素;然而,在实际问题中,很少有这样充满真正有意义数据点的场景。
相反地,在许多现实世界应用程序中,庞大规模、纬度高、但尽可能较小数量测试设备生成最合理报告时间黄金定位资料构成核心载体,可以表达其他向量所无法表达清楚并加以统筹筛选出解统合再定标那就妥当不过更具代表性.支撑输出内各环节质控采得抓取结果结论直观准确具有实时性质量科学合理评判最终结果,纯粹相同数据点的稀疏(sparse)矩阵通常以链表、哈希方法或其他有效的数据结构来表示。
这种压缩存储模式允许节省空间和降低计算复杂度。
对于一个M×N的稀疏矩阵A,我们可以使用三元组(Triplet)格式来表示它。
Triplet由三个数组组成:row array(行数组)、column array(列数组)以及value array(值数组)。
在row array中,每个元素表示该非零元素所在行号;在column array中,每个元素表示该非零元素所在列号;而value array则保存了所有非零元素本身的值。
通过这种方式,我们可以只存储那些非零元素,在大多数情况下极大地节约了存储空间。
接着就是如何进行操作和运算。
为了实现基本的操作功能,比如两个稀疏矩阵之间的加法、乘法等运算,C++提供了一些算法解析技术。
首先需要将稀疏矩阵转化为更易于处理的形式——CSR(Compressed Sparse Row)格式。
CSR格式采用三个辅助向量分别记录每一行第一个非0位置索引、每一个非0元素的列索引以及其对应值。
gpu稀疏矩阵计算
gpu稀疏矩阵计算摘要:一、引言二、GPU 稀疏矩阵计算的背景和意义三、GPU 稀疏矩阵计算的方法和原理1.稀疏矩阵的表示方法2.GPU 并行计算的优势3.GPU 稀疏矩阵计算的具体实现四、GPU 稀疏矩阵计算的应用领域五、GPU 稀疏矩阵计算的发展趋势和前景六、总结正文:一、引言随着科技的发展,大数据时代的到来,矩阵计算在实际应用中越来越广泛。
稀疏矩阵作为矩阵的一种特殊形式,具有大量的零元素,其计算效率对于大规模矩阵运算至关重要。
近年来,GPU(图形处理器)凭借其强大的并行计算能力,已成为稀疏矩阵计算的重要工具。
本文将对GPU 稀疏矩阵计算进行详细介绍。
二、GPU 稀疏矩阵计算的背景和意义随着数据规模的不断增大,传统的CPU 计算已经无法满足大规模矩阵计算的需求。
GPU 具有高度并行的计算架构,可以同时处理大量计算任务,因此在大规模矩阵计算中具有显著优势。
而稀疏矩阵计算的核心在于消除不必要的计算,GPU 可以有效利用矩阵中的零元素,提高计算效率。
三、GPU 稀疏矩阵计算的方法和原理1.稀疏矩阵的表示方法稀疏矩阵可以用三元组(triplet)表示法或十字链表表示法来存储。
三元组表示法将非零元素按行优先、列无关的顺序存储,十字链表表示法则将非零元素链接成一个十字形的链表。
2.GPU 并行计算的优势GPU 具有大量处理器核心,可以同时执行成千上万的计算任务。
在稀疏矩阵计算中,GPU 可以利用矩阵中的零元素,实现高效的并行计算。
3.GPU 稀疏矩阵计算的具体实现对于不同的稀疏矩阵表示方法,GPU 稀疏矩阵计算的具体实现也有所不同。
一般而言,GPU 稀疏矩阵计算可分为三个阶段:数据加载、计算任务分配和结果汇总。
在数据加载阶段,将稀疏矩阵加载到GPU 内存中;在计算任务分配阶段,根据矩阵的稀疏特性,将计算任务分配给GPU 处理器核心;在结果汇总阶段,将各个处理器核心的结果汇总,得到最终结果。
四、GPU 稀疏矩阵计算的应用领域GPU 稀疏矩阵计算广泛应用于数据挖掘、图像处理、信号处理等领域。
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#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include<stdlib.h>typedef int ElemType;// 稀疏矩阵的十字链表存储表示typedef struct OLNode{int i,j; // 该非零元的行和列下标ElemType e; // 非零元素值struct OLNode *right,*down; // 该非零元所在行表和列表的后继链域}OLNode, *OLink;typedef struct// 行和列链表头指针向量基址,由CreatSMatrix_OL()分配{OLink *rhead, *chead;int mu, nu, tu; // 稀疏矩阵的行数、列数和非零元个数}CrossList;// 初始化M(CrossList类型的变量必须初始化,否则创建、复制矩阵将出错) int InitSMatrix(CrossList *M){(*M).rhead=(*M).chead=NULL;(*M).mu=(*M).nu=(*M).tu=0;return 1;}// 销毁稀疏矩阵Mint DestroySMatrix(CrossList *M){int i;OLNode *p,*q;for(i=1;i<=(*M).mu;i++) // 按行释放结点{p=*((*M).rhead+i);while(p){q=p;p=p->right;free(q);}}free((*M).rhead);free((*M).chead);(*M).rhead=(*M).chead=NULL;(*M).mu=(*M).nu=(*M).tu=0;return 1;}// 创建稀疏矩阵M,采用十字链表存储表示。
int CreateSMatrix(CrossList *M){int i,j,k,m,n,t;ElemType e;OLNode *p,*q;if((*M).rhead)DestroySMatrix(M);printf("请输入稀疏矩阵的行数列数非零元个数:(space) ");scanf("%d%d%d",&m,&n,&t);(*M).mu=m;(*M).nu=n;(*M).tu=t;//初始化行链表头(*M).rhead=(OLink*)malloc((m+1)*sizeof(OLink));if(!(*M).rhead)exit(0);//初始化列链表头(*M).chead=(OLink*)malloc((n+1)*sizeof(OLink));if(!(*M).chead)exit(0);for(k=1;k<=m;k++) // 初始化行头指针向量;各行链表为空链表(*M).rhead[k]=NULL;for(k=1;k<=n;k++) // 初始化列头指针向量;各列链表为空链表(*M).chead[k]=NULL;printf("请按任意次序输入%d个非零元的行列元素值:(空格)\n",(*M).tu);for(k=0;k<t;k++){scanf("%d%d%d",&i,&j,&e);p=(OLNode*)malloc(sizeof(OLNode));if(!p)exit(0);p->i=i; // 生成结点p->j=j;p->e=e;if((*M).rhead[i]==NULL||(*M).rhead[i]->j>j){// p插在该行的第一个结点处p->right=(*M).rhead[i];(*M).rhead[i]=p;}else // 寻查在行表中的插入位置{//从该行的行链表头开始,直到找到for(q=(*M).rhead[i]; q->right && q->right->j < j;q = q->right);p->right=q->right; // 完成行插入q->right=p;}if((*M).chead[j] == NULL || (*M).chead[j]->i > i){// p插在该列的第一个结点处p->down = (*M).chead[j];(*M).chead[j] = p;}else // 寻查在列表中的插入位置{for(q = (*M).chead[j];q->down && q->down->i < i;q = q->down);p->down=q->down; // 完成列插入q->down=p;}}return 1;}// 按行或按列输出稀疏矩阵Mint PrintSMatrix(CrossList M){int i,j;OLink p;printf("%d行%d列%d个非零元素\n",M.mu,M.nu,M.tu);printf("请输入选择(1.按行输出2.按列输出): ");scanf("%d",&i);switch(i){case 1:for(j=1;j<=M.mu;j++){p=M.rhead[j];while(p){printf("%d行%d列值为%d\n",p->i,p->j,p->e);p=p->right;}}break;case 2:for(j=1;j<=M.nu;j++){p=M.chead[j];while(p){printf("%d行%d列值为%d\n",p->i,p->j,p->e);p=p->down;}}}return 1;}// 由稀疏矩阵M复制得到Tint CopySMatrix(CrossList M,CrossList *T){int i;OLink p,q,q1,q2;if((*T).rhead)DestroySMatrix(T);(*T).mu=M.mu;(*T).nu=M.nu;(*T).tu=M.tu;(*T).rhead=(OLink*)malloc((M.mu+1)*sizeof(OLink));if(!(*T).rhead)exit(0);(*T).chead=(OLink*)malloc((M.nu+1)*sizeof(OLink));if(!(*T).chead)exit(0);for(i=1;i<=M.mu;i++) // 初始化矩阵T的行头指针向量;各行链表为空链表(*T).rhead[i]=NULL;for(i=1;i<=M.nu;i++) // 初始化矩阵T的列头指针向量;各列链表为空链表(*T).chead[i]=NULL;for(i=1;i<=M.mu;i++) // 按行复制{p=M.rhead[i];while(p) // 没到行尾{q=(OLNode*)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成结点if(!q)exit(0);q->i=p->i; // 给结点赋值q->j=p->j;q->e=p->e;if(!(*T).rhead[i]) // 插在行表头(*T).rhead[i]=q1=q;else // 插在行表尾q1=q1->right=q;if(!(*T).chead[q->j]) // 插在列表头{(*T).chead[q->j]=q;q->down=NULL;}else // 插在列表尾{q2=(*T).chead[q->j];while(q2->down)q2=q2->down;q2->down=q;q->down=NULL;}p=p->right;}q->right=NULL;}return 1;}// 求稀疏矩阵的和Q=M+Nint AddSMatrix(CrossList M,CrossList N,CrossList *Q){int i,k;OLink p,pq,pm,pn;OLink *col;if(M.mu!=N.mu||M.nu!=N.nu){printf("两个矩阵不是同类型的,不能相加\n");exit(0);}(*Q).mu=M.mu; // 初始化Q矩阵(*Q).nu=M.nu;(*Q).tu=0; // 元素个数的初值(*Q).rhead=(OLink*)malloc(((*Q).mu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).rhead)exit(0);(*Q).chead=(OLink*)malloc(((*Q).nu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).chead)exit(0);for(k=1;k<=(*Q).mu;k++) // 初始化Q的行头指针向量;各行链表为空链表(*Q).rhead[k]=NULL;for(k=1;k<=(*Q).nu;k++) // 初始化Q的列头指针向量;各列链表为空链表(*Q).chead[k]=NULL;// 生成指向列的最后结点的数组col=(OLink*)malloc(((*Q).nu+1)*sizeof(OLink));if(!col)exit(0);for(k=1;k<=(*Q).nu;k++) // 赋初值col[k]=NULL;for(i=1;i<=M.mu;i++) // 按行的顺序相加{pm=M.rhead[i]; // pm指向矩阵M的第i行的第1个结点pn=N.rhead[i]; // pn指向矩阵N的第i行的第1个结点while(pm&&pn) // pm和pn均不空{if(pm->j<pn->j) // 矩阵M当前结点的列小于矩阵N当前结点的列{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pm->j;p->e=pm->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移}else if(pm->j>pn->j)// 矩阵M当前结点的列大于矩阵N当前结点的列{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=pn->e;p->right=NULL;pn=pn->right; // pn指针向右移}// 矩阵M、N当前结点的列相等且两元素之和不为0else if(pm->e+pn->e){p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=pm->e+pn->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移pn=pn->right; // pn指针向右移}else // 矩阵M、N当前结点的列相等且两元素之和为0{pm=pm->right; // pm指针向右移pn=pn->right; // pn指针向右移continue;}if((*Q).rhead[i]==NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i]=pq=p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j]==NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j]=col[p->j]=p;else // 插在col[p->]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}while(pm) // 将矩阵M该行的剩余元素插入矩阵Q{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pm->j;p->e=pm->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移if((*Q).rhead[i] == NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i] = pq = p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j] == NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j] = col[p->j] = p;else // 插在col[p->j]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}while(pn) // 将矩阵N该行的剩余元素插入矩阵Q{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=pn->e;p->right=NULL;pn=pn->right; // pm指针向右移if((*Q).rhead[i]==NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i]=pq=p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j]==NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j]=col[p->j]=p;else // 插在col[p->j]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}}for(k=1;k<=(*Q).nu;k++)if(col[k]) // k列有结点col[k]->down=NULL; // 令该列最后一个结点的down指针为空free(col);return 1;}// 求稀疏矩阵的差Q=M-Nint SubtSMatrix(CrossList M,CrossList N,CrossList *Q){int i,k;OLink p,pq,pm,pn;OLink *col;if(M.mu!=N.mu||M.nu!=N.nu){printf("两个矩阵不是同类型的,不能相加\n");exit(0);}(*Q).mu=M.mu; // 初始化Q矩阵(*Q).nu=M.nu;(*Q).tu=0; // 元素个数的初值(*Q).rhead=(OLink*)malloc(((*Q).mu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).rhead)exit(0);(*Q).chead=(OLink*)malloc(((*Q).nu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).chead)exit(0);for(k=1;k<=(*Q).mu;k++) // 初始化Q的行头指针向量;各行链表为空链表(*Q).rhead[k]=NULL;for(k=1;k<=(*Q).nu;k++) // 初始化Q的列头指针向量;各列链表为空链表(*Q).chead[k]=NULL;// 生成指向列的最后结点的数组col=(OLink*)malloc(((*Q).nu+1)*sizeof(OLink));if(!col)exit(0);for(k=1;k<=(*Q).nu;k++) // 赋初值col[k]=NULL;for(i=1;i<=M.mu;i++) // 按行的顺序相加{pm=M.rhead[i]; // pm指向矩阵M的第i行的第1个结点pn=N.rhead[i]; // pn指向矩阵N的第i行的第1个结点while(pm&&pn) // pm和pn均不空{if(pm->j<pn->j) // 矩阵M当前结点的列小于矩阵N当前结点的列{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pm->j;p->e=pm->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移}// 矩阵M当前结点的列大于矩阵N当前结点的列else if(pm->j>pn->j){p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=-pn->e;p->right=NULL;pn=pn->right; // pn指针向右移}else if(pm->e-pn->e){// 矩阵M、N当前结点的列相等且两元素之差不为0p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=pm->e-pn->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移pn=pn->right; // pn指针向右移}else // 矩阵M、N当前结点的列相等且两元素之差为0{pm=pm->right; // pm指针向右移pn=pn->right; // pn指针向右移continue;}if((*Q).rhead[i]==NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i]=pq=p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j]==NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j]=col[p->j]=p;else // 插在col[p->]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}while(pm) // 将矩阵M该行的剩余元素插入矩阵Q{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pm->j;p->e=pm->e;p->right=NULL;pm=pm->right; // pm指针向右移if((*Q).rhead[i]==NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i]=pq=p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j]==NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j]=col[p->j]=p;else // 插在col[p->j]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}while(pn) // 将矩阵N该行的剩余元素插入矩阵Q{p=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成矩阵Q的结点if(!p)exit(0);(*Q).tu++; // 非零元素数加1p->i=i; // 给结点赋值p->j=pn->j;p->e=-pn->e;p->right=NULL;pn=pn->right; // pm指针向右移if((*Q).rhead[i]==NULL) // p为该行的第1个结点// p插在该行的表头且pq指向p(该行的最后一个结点)(*Q).rhead[i]=pq=p;else // 插在pq所指结点之后{pq->right=p; // 完成行插入pq=pq->right; // pq指向该行的最后一个结点}if((*Q).chead[p->j]==NULL) // p为该列的第1个结点// p插在该列的表头且col[p->j]指向p(*Q).chead[p->j]=col[p->j]=p;else // 插在col[p->j]所指结点之后{col[p->j]->down=p; // 完成列插入// col[p->j]指向该列的最后一个结点col[p->j]=col[p->j]->down;}}}for(k=1;k<=(*Q).nu;k++)if(col[k]) // k列有结点col[k]->down=NULL; // 令该列最后一个结点的down指针为空free(col);return 1;}// 求稀疏矩阵乘积Q=M*Nint MultSMatrix(CrossList M,CrossList N,CrossList *Q){int i,j,e;OLink q,p0,q0,q1,q2;InitSMatrix(Q);(*Q).mu=M.mu;(*Q).nu=N.nu;(*Q).tu=0;(*Q).rhead=(OLink*)malloc(((*Q).mu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).rhead)exit(0);(*Q).chead=(OLink*)malloc(((*Q).nu+1)*sizeof(OLink));if(!(*Q).chead)exit(0);for(i=1;i<=(*Q).mu;i++) // 初始化矩阵Q的行头指针向量;各行链表为空链表(*Q).rhead[i]=NULL;for(i=1;i<=(*Q).nu;i++) // 初始化矩阵Q的列头指针向量;各列链表为空链表(*Q).chead[i]=NULL;for(i=1;i<=(*Q).mu;i++)for(j=1;j<=(*Q).nu;j++){p0=M.rhead[i];q0=N.chead[j];e=0;while(p0&&q0){if(q0->i<p0->j)q0=q0->down; // 列指针后移else if(q0->i>p0->j)p0=p0->right; // 行指针后移else // q0->i==p0->j{e+=p0->e*q0->e; // 乘积累加q0=q0->down; // 行列指针均后移p0=p0->right;}}if(e) // 值不为0{(*Q).tu++; // 非零元素数加1q=(OLink)malloc(sizeof(OLNode)); // 生成结点if(!q) // 生成结点失败exit(0);q->i=i; // 给结点赋值q->j=j;q->e=e;q->right=NULL;q->down=NULL;if(!(*Q).rhead[i]) // 行表空时插在行表头(*Q).rhead[i]=q1=q;else // 否则插在行表尾q1=q1->right=q;if(!(*Q).chead[j]) // 列表空时插在列表头(*Q).chead[j]=q;else // 否则插在列表尾{q2=(*Q).chead[j]; // q2指向j行第1个结点while(q2->down)q2=q2->down; // q2指向j行最后1个结点q2->down=q;}}}return 1;}// 求稀疏矩阵M的转置矩阵Tint TransposeSMatrix(CrossList M,CrossList *T){int u,i;OLink *head,p,q,r;if((*T).rhead)DestroySMatrix(T);CopySMatrix(M,T); // T=Mu=(*T).mu; // 交换(*T).mu和(*T).nu(*T).mu=(*T).nu;(*T).nu=u;head=(*T).rhead; // 交换(*T).rhead和(*T).chead(*T).rhead=(*T).chead;(*T).chead=head;for(u=1;u<=(*T).mu;u++) // 对T的每一行{p=(*T).rhead[u]; // p为行表头while(p) // 没到表尾,对T的每一结点{q=p->down; // q指向下一个结点i=p->i; // 交换.i和.jp->i=p->j;p->j=i;r=p->down; // 交换.down.和rightp->down=p->right;p->right=r;p=q; // p指向下一个结点}}return 1;}int main(){CrossList A,B,C;InitSMatrix(&A); // CrossList类型的变量在初次使用之前必须初始化InitSMatrix(&B);printf("创建矩阵A: ");CreateSMatrix(&A);PrintSMatrix(A);printf("由矩阵A复制矩阵B: ");CopySMatrix(A,&B);PrintSMatrix(B);DestroySMatrix(&B); // CrossList类型的变量在再次使用之前必须先销毁printf("销毁矩阵B后:\n");PrintSMatrix(B);printf("创建矩阵B2:(与矩阵A的行、列数相同,行、列分别为%d,%d)\n",A.mu,A.nu);CreateSMatrix(&B);PrintSMatrix(B);printf("矩阵C1(A+B): ");AddSMatrix(A,B,&C);PrintSMatrix(C);DestroySMatrix(&C);printf("矩阵C2(A-B): ");SubtSMatrix(A,B,&C);PrintSMatrix(C);DestroySMatrix(&C);printf("矩阵C3(A的转置): ");TransposeSMatrix(A,&C);PrintSMatrix(C);DestroySMatrix(&A);DestroySMatrix(&B);DestroySMatrix(&C);printf("创建矩阵A2: ");CreateSMatrix(&A);PrintSMatrix(A);printf("创建矩阵B3:(行数应与矩阵A2的列数相同=%d)\n",A.nu);CreateSMatrix(&B);PrintSMatrix(B);printf("矩阵C5(A*B): ");MultSMatrix(A,B,&C);PrintSMatrix(C);DestroySMatrix(&A);DestroySMatrix(&B);DestroySMatrix(&C);system("pause");return 0;}。