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数据结构——稀疏矩阵
在普遍的印象中,矩阵是由方括号围住,同时各个坐标的数字整齐的排列着。如下图所示:
看到图示后,第一反应当然是用一个二维数组来表示,即简单又易懂。但我们又会碰到下图所示矩阵:
看看这个矩阵,0好多啊(我们称之为稀疏矩阵),若用二维数组来表示,会重复存储了很多个0了,这样浪费了空间。
故要采取一种特殊的方式来存储这样的矩阵,这里就提出了数组的方式来存储这样的矩阵。
typedef struct{ int row; //行坐标 int col; //列坐标 int value; //该点的值} item;
这里item表示矩阵中点,那么一个稀疏矩阵(非0值的个数为num)的描述就如下:
用item[num+1]来表示一个矩阵,为啥要num+1,先作一点说明:
item数组的首值为{行数,列数,非0值个数}结构,除首值外,其余值表示的矩阵中非0值的行列坐标以及本身的值。先上个小例子,来解释下:
已知上述矩阵非0值的个数为:16-7=9;用数组item test[9+1]来表示
数组下标(i) | 行(row) | 列(col) | 值(value) |
0 | 4 | 4 | 9 |
1 | 0 | 0 | a |
2 | 0 | 1 | b |
3 | 0 | 3 | c |
4 | 2 | 0 | d |
5 | 2 | 1 | e |
6 | 2 | 3 | f |
7 | 3 | 0 | g |
8 | 3 | 1 | h |
9 | 3 | 3 | i |
通过这种方式来存储,大大节约了空间,但同时带来了一定的麻烦(主要是矩阵运算时,不太好理解)。
1、矩阵转置运算
矩阵转置:即把矩阵行值变列值,列值变成行值,对于二维数组而言,就是将二维数组的下标进行互换即可,原始:a[i][j]=value;转换后:a[j][i]=value;
但转置对于用数组表示的矩阵来说,理解起来也简单,即将行列互换。
void transpose1(item* a,item* b){ int col = a[0].row; int row = a[0].col; int value = http://www.mamicode.com/a[0].value; b[0].row = row; //先将b[0]的值填充好 b[0].col = col; b[0].value =http://www.mamicode.com/ value; int num=1; //num表示b矩阵的数组下标,因为首值已经设好,故从1开始 for(int i=0;i<row;i++) //i为b的行标,里层循环遍历a矩阵,因为j从小到大,故获得b矩阵的列标也是在同行标的情况下,从小到大排列 { for(int j=1;j<=value;j++) //数组下标由小到大遍历 { if(a[j].col == i) //当a矩阵的列标与b的行标相等,则做如下处理 { b[num].col = a[j].row; //从这可以看出,b的列标在同行标下,是从小到大排列的。 b[num].row = i; b[num].value = a[j].value; num++; } } }}
从代码中,我们可以轻松看出,时间复杂度是比较大的,两层循环的缘故;O(row*(value));若value为row*col的话,这个开销就非常大了。
书中提出了快速的转置的方式,简要描述如下:
a、首先找出转置后的矩阵,每行非0的个数。(通过遍历原始数组,对col的值进行次数统计)
b、获取每行非0值的起始数组下标;(已经0行的起始数组下标为1,而1行的起始数组下标就是0行的起始下标+0行中非0值的个数,同理下推)
c、遍历原始数组(从下标1开始),首先获得结果数组的下标,由原始数组的列标(结果数组行标)根据b步骤来判断循环的当前下标应该在结果数组的什么位置。
说的好绕口,看程序。
void transpose(item* a,item* b)//a为原始矩阵,b为转置后的矩阵。{ int row = a[0].col; int col = a[0].row; int value = http://www.mamicode.com/a[0].value; b[0].row = row; b[0].col = col; b[0].value =http://www.mamicode.com/ value; //先统计下各行非0的个数 //先初始个存储各行非0的数组 int* p = new int[row]; for(int i=0;i<=row;i++) { p[i]=0; } for(int i=1;i<=value;i++) { p[a[i].col]++; } //推算每行的起始点 int* start = new int[row]; start[0] = 1; for(int i=1;i<row;i++) { start[i] = start[i-1]+p[i-1]; } for(int i=1;i<=value;i++) { int j = start[a[i].col]++;//用于获取数组下标,注意下标右移 b[j].row = a[i].col; b[j].col = a[i].row; b[j].value = a[i].value; } delete[] start; delete[] p;}
到此,我们也就完成了转置运算。
2、矩阵的乘法
在上一篇中,讲述过了矩阵乘法,这里就不做赘述了
对于稀疏矩阵来说,乘法相对来说,处理起来比较烦锁,并不像二维数组处理起来那么无脑。因为并不能从两个矩阵的非零值个数中,直接获得乘积后的结果矩阵的非零值个数。例如:
可以看出来,处理还是比较复杂的。
void mult(item* a,item* b,item* result){ //根据矩阵相乘的具体算法步骤,即结果矩阵的(i,j)为a矩阵的i行与b矩阵的j列对应相乘, //那么我们可以做一个转换,可以看成a矩阵的i行与b矩阵的转置后的j行对应相乘, //对应的根据是:a矩阵的列数与b转置后的矩阵的列数相对应 //首先对右边的矩阵进行转置操作 int a_row = a[0].row,a_col = a[0].col,a_value = http://www.mamicode.com/a[0].value; int b_row = b[0].row,b_col = b[0].col,b_value = http://www.mamicode.com/b[0].value; if(a_col != b_row) { std::cout << "error"; return; } //c矩阵为b的转置矩阵 //先获取结果矩阵最大长度 item* c = new item[b_value+1]; transpose(b,c); //下面所述的row表示结果数组的行标,col表示结果数组的列标 int row = a[1].row; //结果矩阵的行标row一定是从这里开始的 int col = 0; //列标col暂置为0 //_begin用于标记row行初始位置。 int _begin=1; //如:循环时,前面row行已经处理完了,这时a数组的前面row行对于后续计算也就没意义了,这里_begin的作用就是用于记录a数组的row+1行位置作用 int sum,num=1; //sum存储的结果数组(row,col)处的value值,num用于存储结果数组的下标 for(int i=1;i<=a_value;) //从a数组1开始遍历,直至a数组尾 { col = c[1].row; //由于c为b数组转置矩阵,其行标就是结果数组的列标col,由矩阵的乘法性质知,每次col都从c[1].row开始的,故每次循环开始时,要重置下。 sum = 0; for(int j=1;j<=b_value+1;) //此处value+1的作用是应对这种情况:a数组未遍历完,而j值已经取遍c的下标,而j++的作用导致超出c数组范围,可能会越界,而下面的第一个if作用也正是处理这种状况 { if(j>b_value) //j值已经超出了b_value,意味着数组已被完全遍历,说明当前行row的值已经完全找出了。 { result[num].row = row; //这时我们就可以把之前记录的sum填入结果数组中,同时下标num要自加1 result[num].col = col; result[num].value = sum; num++; break; //当前行的所有非0值均已找出,可以跳出该循环了 } if(i>a_value||a[i].row != row) //1、此时a矩阵该行已迭代完,没有可算的值2、当前row行已经迭代完,若继续迭代,行值就变了, { result[num].row = row; //所以此时也可以将sum值存入结果数组中,同时下标num要自加1. result[num].col = col; result[num].value = sum; num++; i = _begin; //为了计算当前行的下一个(下一个col值)非零值,i要为该行的起始位置开始遍历 for(;j<=b_value&&c[j].row==col;j++);//主要作用为了将当前行值为col的全部遍历过,但不作任何其他处理,然后进入下一col值 if(j>b_value)break; //可能出现j的值比b_value大,就要跳出循环了。 col = c[j].row; //将列值置为下一个col值 } else if(c[j].row != col) //由于c数组的row表示结果数值的列值,该条件说明当前列值与c数组的row值不等,意味着结果数组的列值应该下移了。 { result[num].row = row; //处理方式与上述有些类似 result[num].col = col; result[num].value = sum; num++; i = _begin; col = c[j].row; } else if(a[i].col < c[j].col) //下面3个条件很好理解。 { i++; } else if(a[i].col == c[j].col) { sum += a[i++].value * c[j++].value; } else if(a[i].col > c[j].col) { j++; } } for(;i<=a_value&&a[i].row == row;i++); //通过递归,将当前行迭代,直到进行下一个row行值。 if(i>a_value) //如果i的值超出最大值,说明已经算完所有行了。 break; //终止循环 row = a[i].row; _begin = i; //同时记下此时row对应的开始下标。 } result[0].row = a_row; result[0].col = b_col; result[0].value = http://www.mamicode.com/num-1; delete[] c;}
有空会把图给画出来,帮助理解。
数据结构——稀疏矩阵