稀疏矩阵（实现快速转置和普通转置）

1.M*N的矩阵，矩阵中有效值的个数远小于无效值的个数，且这些数据的分布没有规律。

2.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}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。

 3.矩阵的转置：

将原矩阵的行、列对换，也就是将[i][j]和[j][i]位置上的数据对换。（转置有快速转置和普通转置）

template
struct Triple     //三元组
{
	Triple(size_t row,size_t col,const T& data)
		:_row(row)
		,_col(col)
		,_data(data)
	{}
	Triple(){}
	size_t _row;
	size_t _col;
	T _data;
};
template
class SparseMatrix
{
public:
	SparseMatrix(){}
	SparseMatrix(T* a,size_t m,size_t n,const T& invalid)   //数组 行 列 非法值
		:_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)
				{
					v.push_back (Triple(i,j,a[i*_n+j]));
				}
			}
		}
	}
	//普通转置
	SparseMatrix TransposedMatrix()
	{
		SparseMatrix sm;
		sm._m =_n;//_m=5行
		sm._n =_m;//_n=6列
		sm._invalid =_invalid;
		sm.v.reserve (v.size());

		for(size_t i=0;i<_n;++i)
		{
			size_t index=0;
			while(index t(v[index]._col,v[index]._row,v[index]._data);
					sm.v .push_back (t);
				}
				++index;
			}

		}
		return sm;
	}
	//快速转置
	SparseMatrix FastTransposedMatrix()
	{
		SparseMatrix sm;
		sm._m =_n;//_m=5行
		sm._n =_m;//_n=6列
		sm._invalid =_invalid;
		sm.v.resize (v.size());

		int* count=new int[_n]; //统计转置后每一行数据的个数
		memset(count,0,_n*sizeof(int));
		int* start=new int[_n];  //统计转置后每一行在压缩矩阵存储的开始位置

		//统计个数转置后的
		size_t index=0;
		while(index t(v[index]._col,v[index]._row,v[index]._data);//三元组
			int row=v[index]._col;   //得到行
			int begin=start[row];   //得到这一行转置后在v的初始位置
			sm.v[begin]=t;          //在把这个数的信息插入进去
			start[row]++;
			++index;
		}
		delete[] count;
		delete[] start;
		return sm;
	}
	~SparseMatrix()
	{}
	void Display()
	{
		size_t k=0;
		for(size_t i=0;i<_m;i++)
		{
			for(size_t j=0;j<_n;j++)
			{
				if((i==v[k]._row)&&(j==v[k] ._col))
				{
					cout<> v;
	size_t _m;
	size_t _n;
	T _invalid;
};
void TestSparseMatrix()
{
	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 sm((int*)a,6,5,0);
	sm.Display ();
	/*SparseMatrix tsm=sm.TransposedMatrix();
	tsm.Display ();*/
	SparseMatrix ftsm=sm.FastTransposedMatrix ();
	ftsm.Display ();
}