稀疏矩阵的压缩存储

稀疏矩阵的压缩存储

coad = C++;

什么是稀疏矩阵？

/* 这是大学的以么课《线性代数》学的，不知道大家还记得多少，在老师讲到实现稀疏矩阵的压缩存储的时候，我知记得
我当时考了75分，其它的就呵呵了-_-!!!

言归正传，稀疏矩阵，例如： --------------
0 0 2 0 4
0 0 0 0 0
0 1 0 3 0
5 0 6 0 0 --------------

• 上面这个就是稀疏矩阵，仔细观察，好像没什么规律吧，而且，习惯上我们把非 0 数据称为有效数据，在这个矩阵中，明显0要比有效数据多不少，这就是我么为什么要对它以上所存储了； 避免浪费嘛！ 高效率，低消耗是我们程序员追求的完美！

• 那么，问题来了，前面我们讲过关于对称矩阵的压缩存储（http://blog.csdn.net/bitboss/article/details/52599692），用一维数组存储下三角数据，那么这里该怎么存？相信大家都可以第一时间反应过来，把有效数据都拿出来存储不就好了嘛，对，就是这样，那么稀疏矩阵的有效数据是无规律的，我们是不是还得把它们的坐标也存储起来，否则是不是找不到了。。。。。这块有一个对象有三个属性都要存起来，我们用什么好呢？结构体，没问题，这里我选择用结构体来存储单独的数据，而vector（顺序表）存储这些结构体，当然，并不是每个 无效值都是0，我们还需要一个变量来表示我们的无效值，好了，，，框架成形了，，，来实现代码吧！

*/

#include<iostream>
#include<vector>

using namespace std;


template<class T>
struct Triple     //保存数据的结构体
{
    size_t _row;
    size_t _col;
    T _data;

    Triple(size_t row = 0,size_t col = 0, const T& x = T())
        :_row(row)
        ,_col(col)
        ,_data(x)
    {}
};

template<class T>
class SparseMatrix
{
public:
    SparseMatrix(T* arr, size_t m, size_t n, const T& invalid) //注意传参的含义
        :_m(m)
        ,_n(n)
        ,_invalid(invalid)
    {
        将有效数据都存入vector内;
        for(size_t i = 0; i < _m; i++)
        {
            for(size_t j = 0; j < _n; j++)
            {
                if(arr[i*n + j] != _invalid)//有效数据的判定条件；
                {
                    Triple<T> tmp(i,j,arr[i*n + j]);
                    _martix.push_back(tmp);
                }
            }
        }
    }

     打印稀疏矩阵--就是从压缩存储还原的过程；

    void Display()
    {
        int index = 0;

        for(size_t i = 0; i < _m; i++)
        {
            for(size_t j = 0; j < _n; j++)
            {
                if( index < _martix.size()&&  
                    _martix[index]._row == i&&
                    _martix[index]._col == j)//判断该位置是否放置有效数据；
                {
                    cout<<_martix[index++]._data<<" ";
                }
                else   //否则该位置放置无效数据
                    cout<<_invalid<<" ";
            }
            cout<<endl;
        }
        cout<<endl;
    }

private:
    size_t _m;  //矩阵的行数
    size_t _n;  //矩阵的列数
    T _invalid; //无效数据
    vector<Triple<T> > _martix;   //保存数据所有结构体的vector
};


void  testSparseMatrix()
{
    int a[6][5] =   //测试用例
    {{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>  s((int *)a, 6, 5, 0); //注意类参数是一维数组指针，强制转换；

    s.Display ();
}

int main()
{
    testSparseMatrix();

    system("pause");
    return 0;
}