对称矩阵的压缩储存讲解
一、存储矩阵用一个二维数组即可;
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二、什么是对称矩阵:
设一个N*N的方阵A,A中任意元素Aij,当且仅当 Aij == Aji(0 <= i <= N-1&& 0 <= j <= N-1)
,则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔,分为上三角和下三角
三、对称矩阵的压缩储存:
压缩存储称矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据,所以最多存储n(n+1)/2个数据(相当于1+2+…+n,即等差数列求和)。
对称矩阵和压缩存储的对应关系:下三角存储i>=j, SymmetricMatrix[i][j] ==Array[i*(i+1)/2+j]
四、代码实现
#includeusing namespace std; template class CompressionMatrix { public: CompressionMatrix(T* arr,int sz) :_data(new T[sz*(sz+1)/2]) ,_size(sz) { int index=0; //压缩储存过程 for(int i=0;i =j)//_data中储存下三角的数据 { _data[index]=arr[i*sz+j]; index++; } else break; } } } //获取某个坐标的数据,i和j代表该数据在矩阵中的横纵坐标 T GetDate(int i,int j) { if (i>=j)//下三角数据 { return _data[i*(i+1)/2+j]; } else//上三角数据 { std::swap(i,j);//将横坐标和从坐标值交换; return _data[i*(i+1)/2+j]; } } //打印矩阵的数据 void PrintfMatrix() { for (int i=0;i<_size;++i) { for (int j=0;j<_size;++j) { cout<
测试代码:
int main() { int a[5][5]= { {0,1,2,3,4}, {1,0,1,2,3}, {2,1,0,1,2}, {3,2,1,0,1}, {4,3,2,1,0}, }; CompressionMatrixcm((int*)a,5);//将二维数组强制转换为一维数组指针,是问题更简单 cm.PrintfMatrix(); return 0; }
五、运行结果
O(∩_∩)O
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对创新互联的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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