【数据结构之旅】稀疏矩阵的快速转置

简介:

说明:

    稀疏矩阵的快速转置算法的核心在于,用一个数组num记录原来矩阵中的每列非零元个数,用另一个数组cpos来记录原矩阵每列第一个非零元在新矩阵中的位置,以此来达到快速转置的目的。

    用这样的方法,主要是希望,矩阵转置后,存储顺序依然是按照行来存储的。




1.实现及代码注释

    根据上面的核心提示,可以有如下的代码,下面的代码中的注释已经非常详细,因此这里就不把每一部分实现的功能独立开来了:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
# include <stdio.h>
# include <stdlib.h>
#define OVERFLOW - 1
#define OK  1
#define ERROR  0
#define TRUE  2
#define FALSE - 2
 
typedef  int  ElemType;
typedef  int  Status;
 
typedef struct{  //非零元三元组类型结构体 
     int  i, j;  //非零元的行和列 
     ElemType e;     //非零元的值 
} Triple;       //非零元三元组类型结构体定义关键字
 
typedef struct{         //矩阵类型结构体 
     Triple *data;   //data域,指向非零元三元组的结构体指针 
     int  mu, nu, tu;   //矩阵的行数、列数和非零元个数 
} TSMatrix;             //矩阵类型结构体定义关键字
 
  /*
    0   14  0   0   -5
    0   -7  0   0   0
    36  0   0   28  0
    
    mu = 3; nu = 5; tu = 5
*/
 
Status CreateSMatrix(TSMatrix &M){     //创建一个稀疏矩阵 
     M.tu =  5 ;
     
     M.data = (Triple*)malloc(sizeof(Triple) * (M.tu +  1 ));  //data域存储元素的大小比稀疏矩阵的非零元个数大1,是因为data[0]不使用 
     if (NULL == M.data)
         return  OVERFLOW;
     M.data[ 1 ].i =  1 ;
     M.data[ 1 ].j =  2 ;
     M.data[ 1 ].e =  14 ;
     
     M.data[ 2 ].i =  1 ;
     M.data[ 2 ].j =  5 ;
     M.data[ 2 ].e = - 5 ;
     
     M.data[ 3 ].i =  2 ;
     M.data[ 3 ].j =  2 ;
     M.data[ 3 ].e = - 7 ;
     
     M.data[ 4 ].i =  3 ;
     M.data[ 4 ].j =  1 ;
     M.data[ 4 ].e =  36 ;
     
     M.data[ 5 ].i =  3 ;
     M.data[ 5 ].j =  4 ;
     M.data[ 5 ].e =  28 ;
     
     M.mu =  3 ;
     M.nu =  5 ;
     
     return  OK;
}
 
Status FastTransposeSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix &T){  //采用顺序表存储表示,求稀疏矩阵M的转置矩阵T 
     int  j, p, q, t;
     /*j记录遍历时的当前列,cops[j],则表示当前列第一个非零元的位置或者该列非零元位置的其它位置(cops[j]++),正式转置时用; 
     p记录遍历时的非零元个数,正式转置时用; 
     q记录cops[j],简化代码的表示,正式转置时用 ;
     t用在转置准备时。 
     */
     int  *num;   //保存每一列的非零元个数 
     int  *cpos;  //保存转置后每列第一个非零元在T中所处的序号
                 //cops[j]++则是该列的下一个非零元,如果存在的话 
     
     T.mu = M.nu; T.nu = M.mu; T.tu = M.tu;   //初始化矩阵T 
     
     T.data = (Triple*)malloc(sizeof(Triple)*(T.nu +  1 ));
     
     num = ( int *)malloc((M.nu +  1 )*sizeof( int ));  //num和cpos开辟空间比非零元个数大1,是因为不使用0号位置 
     cpos = ( int *)malloc((M.nu +  1 )*sizeof( int ));
     
     if (num == NULL || cpos == NULL)
         return  OVERFLOW;
     
     if (T.tu !=  0 ){
         for (j =  1 ; j <= M.nu; j++)  //初始化num向量 
             num[j] =  0 ;
         for (t =  1 ;t <= M.tu; t++)    //求M中每一列所含非零元的个数 
             num[M.data[t].j]++;      //这里要用到num[1]~num[5],所以上面num要全部初始化为0 
         
         cpos[ 1 ] =  1 ;   //这里是一定的 
         for (j =  2 ;j <= M.nu; j++)    //求每列的第一个非零元在T.data中的序号  
             cpos[j] = cpos[j- 1 ] + num[j- 1 ];  //画表分析得出该公式并不难 
         
         for (p =  1 ; p <= M.tu; p++){         //上面是准备工作,下面开始正式转置 
             j = M.data[p].j;   //j的作用是记录当前遍历的列,以让cops使用 
             q = cpos[j];       //是为了简化代码,因为下面都要用到cpos[j] 
             T.data[q].i = M.data[p].j;     //交换行 
             T.data[q].j = M.data[p].i;     //交换列 
             T.data[q].e = M.data[p].e;     //赋值 ,无论如何交换,储存顺序是已经定下来的了 
                                         
             cpos[j]++;   //cops[j]++则是该列的下一个非零元,如果存在的话,不存在的话也没有影响 
         }                //因为在这个for循环中,如果列变了,即j变化了,cpos[j]也不是原来的值了 
    
     free(num);
     free(cpos);
     return  OK;
}
 
int  main( void ){
     int  i,j;
     
     TSMatrix M;
     TSMatrix T;
     CreateSMatrix(M);  
     FastTransposeSMatrix(M, T);
     
     printf( "\n" );
     return  0 ;
}

    可以用C free等编译器进行编译运行,但由于时间关系,上面的代码中并没有给出转置后的矩阵打印的代码,可以自己加上去,当然也可以通过调试的方法监视新矩阵T中的data域的数值变化。




2.测试

    测试就是按照上面的提示去做就可以了,时间关系,这里就先不做测试,改天有时间再补上吧。

相关文章
|
7月前
|
索引
R语言中的数据结构----矩阵
R语言中的数据结构----矩阵
52 3
|
7月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
数据结构(五)----特殊矩阵的压缩存储
数据结构(五)----特殊矩阵的压缩存储
260 3
|
存储 Java Python
基本线性数据结构的Python实现
基本线性数据结构的Python实现
70 0
|
7月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【C/C++ 数据结构 】对称矩阵解析:数学原理与C/C++实践探索
【C/C++ 数据结构 】对称矩阵解析:数学原理与C/C++实践探索
219 0
|
7月前
|
存储 算法 NoSQL
【C/C++ 数据结构】稀疏矩阵解析:从原理到 C++ 实现 指南
【C/C++ 数据结构】稀疏矩阵解析:从原理到 C++ 实现 指南
334 0
|
7月前
|
存储 人工智能 算法
【C/C++ 数据结构 】三角矩阵的基本了解
【C/C++ 数据结构 】三角矩阵的基本了解
94 0
|
7月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【408数据结构与算法】—数组和特殊矩阵的压缩存储(二十五)
【408数据结构与算法】—数组和特殊矩阵的压缩存储(二十五)
|
存储 算法 Java
图解Java数据结构之稀疏数组
图解Java数据结构之稀疏数组
|
存储 人工智能
【开卷数据结构 】稀疏矩阵
【开卷数据结构 】稀疏矩阵
106 0
|
存储 算法
一篇文章让你彻底理解数组及其扩展的数据结构,快速转置算法等,千字超详细总结!
数组 本章主要介绍数组基本概念及其扩展,二维数组的特殊矩阵:对称矩阵、三角矩阵、稀疏矩阵、十字链表等存储解耦;然后介绍并实现了稀疏矩阵的快速转置算法。 可以转载,但请声明源链接:文章源链接justin3go.com(有些latex公式某些平台不能渲染可查看这个网站)
131 0