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关于特殊矩阵一维存储映射公式推导

关于特殊矩阵一维存储映射公式推导

作者: gis11 | 来源:发表于2019-11-13 16:33 被阅读0次

    特殊矩阵:指其中有许多相同元素,且按一定规律分布。比如n阶对称矩阵

    对于程序中n阶对称矩阵,一般可采取压缩算法,即用一维数组存储相同矩阵元素得一个副本.

    定义式:  一维存储 n(n+1)/2 个 

    k= i(i-1)/2+j-1 当i>=j时

    k= j(j-1)/2+i-1 当i<j时

    *k为一维数组下标  i为行数 j为列数 均从1开始

    解析定义式: (1)对于存储个数的由来 即下三角或者上三角的个数 矩阵元素总数n*n + 一条对角线n 形成对称 除以2

        (2)对于i>=j时,也就是存储下三角,第一行1个 第二行2个 第三行3个 以此类推 第i行就有i个 ,存储在一维数组中则第i 行的下标从头数过来 就是前i-1行的个数加第i行中第j列, 又因为数组从0开始,减1对应 所以就是

    i(i-1)/2  前i-1行 等差求和1+2+3...+(i-1)

                +  j          第i行第j列

        -  1          整体前移

        (3) 对于i<j,同理,便于理解,可以把矩阵横着看,把行变成列,列变成行,同(2)

    PS:还有一种特殊的矩阵,稀疏矩阵的压缩,就只存储非零元素的行数列数及值,称为三元组存储,有数组顺序存储形式 还有链式,具体可查阅相关资料自行了解。

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