文章时效性提示

这是一篇发布于 976 天前的文章，部分信息可能已发生改变，请注意甄别。

稀疏矩阵

1.介绍

概念：矩阵中大多数元素为0。

直观上讲非零元素低于5%。

零元素代表着没有意义的值，所以零元素较多情况下，用链表代替存储比二维数组要好很多。

下面介绍三种表示方法

2.三元组表示

只存储非零元素，由于非零元素位置不存在概率，则利用行，列，值的信息进行存储，这是容易想到的。

\begin{matrix} (1) & {\begin{matrix} 0 & 4 & 0 \\ 1 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 6 \end{matrix}} \end{matrix}

随便写个例子(虽然不满足稀疏矩阵定义)

三元组表示法可以写为（假设起始行与列为1）一维数组。

TSMatrix[0],TSMatrix[1],TSMatrix[2]

数组元素为结构体Triple,结构体包含行列与值的信息

三元组表中的元素是有序排列的。(按照行优先、行相同列大小方式)

#define MaxSize 20000
typedef struct
{
        int  i, j;		/* 行号和列号 */
        ElemType  elem;	/* 元素值 */
}Triple;

typedef struct
{
        Triple  data[MaxSize];
        int  mu, nu, tu;	/* 行数、列数和非零元个数*/
}TSMatrix;

这种表示法节省了空间

1.三元组表示法转置

矩阵转置是将行(列)上的元素换到列(行)上

不用三元组表示的话，利用两层for循环，效率O(m*n)

列序递增转置法

采用被转置矩阵三元组表A的列序递增进行转置，这样转置后的矩阵三元组表是以行序递增的。

所以，先以被转置矩阵A的列为主序,内层为每个A矩阵的非零元素

Status TransposeSMatrix (TSMatrix M, TSMatrix *T)
{//M为被转置矩阵，T为转置后的矩阵
    int  p, q, col;
    T->mu = M.nu;  T->nu = M.mu;  T->tu = M.tu;//T的行数为M的列数
    if (T->tu){
        q = 0;//q可以计数,当转置一个后q+1
        for (col = 0; col< M.nu; ++col)
            for (p = 0; p< M.tu; ++p)//p为三元组表元素的位置，for循环不断扫描三元组表,查看是否有元素的列数为col，若有则转置
                if (M.data[p].j == col) {
                    T->data[q].i = M.data[p].j;
                    T->data[q].j = M.data[p].i;
                    T->data[q].elem = M.data[p].elem;
                    q++;
                }
    }
    return OK;
}

算法时间效率O(M.nu×M.tu),for两层循环

当矩阵中非零元个数tu和munu同数量级时，则该算法的时间复杂度为O(M.muM.nu2）。因此该算法只适用于M.tu << M.mu*M.nu的情况。

一次定位快速转置法

刚才的算法效率并不是很高，想要提高可以通过减少for循环

如果能预先确定矩阵M中每一列（即T中的每一行）的第一个非零元素在T中的合适位置，那么在对M进行转置时就可以直接放到T中的恰当位置上去。为了确定这些位置，应先求得M的每一列中非零元的个数，进而求得每一列的第一个非零元在T中的位置。(M为被转置矩阵，T为转置后的矩阵)

为了”一次定位”，需要知道

待转置矩阵A中的每一列非零元素总数
A中的每一列第一个非零元素在三元组表中位置

对于第一个,就是转制后矩阵B每一行的非零元个数，设数组num[],则num[col]表示A的第col列非零元素个数;对于第二点,设pos[]，pos[col]表示A的第col列第一个非零元在B三元组表的位置。

num[]比较好算，扫一遍三元组表，遇到col值便+1(数组下标法)

pos[]要麻烦一点，它是三元组表中元素的位置,可以通过迭加计算

pos[1] = 1（假设,这里也可以是0，随意了）

pos[col] = pos[col-1] + num[col-1]

具体做法是pos[col]是第col列第一个非零元在三元组表的顺序，当有一个元素加入到B时，则pos[col] = pos[col]+1,使pos[col]始终指向A中第col列中下一个非零元在B的正确存放位置。

如上图

Status FastTransposeSMatrix (TSMatrix M, TSMatrix *T)
{    int   col, p, q, t;
      T->mu = M.nu; T->nu = M.mu; T->tu = M.tu;
      if (T->tu) {	
            for (col=0; col< M.nu; ++col)  num[col] = 0;
            for (t = 0; t < M.tu; ++t) /*统计每列的非零元个数*/
                  ++num[M.data[t].j];
            cpot[0] = 0; 	/*计算每列第一个非零元转置后的位置*/
          for (col = 1; col < M.nu; ++col)
     cpot[col] = cpot[col-1] +num[col-1];
            for (p = 0; p < M.tu; ++p){
                  col = M.data[p].j; q = cpot[col];
           T->data[q].i =M.data[p].j; 
          T->data[q].j = M.data[p].i;
          T->data[q].elem =M.data[p].elem;
              ++cpot[col];//当一列有一个元素转置后，位置+1指向下一个该列非零元素
            }  /* for */
      }  /* if */
      return OK;
}

O(M.nu+M.tu)。
即使非零元个数与munu同数量级，其时间复杂度为O(M.mu M.nu)，与经典算法时间复杂度相同

总结

三元组顺序表（有序的双下标法）的特点：
（1）便于进行以行顺序处理的矩阵运算。
（2）若需按行号存取某一行的非零元，需从开始进行查找。

2.三元组表示法加法

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define maxsize 101

typedef struct Tripe
{
    int data;
    int row;
    int col;
} Tripe;

typedef struct TSmatrix
{
    int num;
    int row,col;
    Tripe Element[maxsize];
} TSmatrix, *pTsmatrix;

void initial(pTsmatrix);
void add(pTsmatrix, pTsmatrix, pTsmatrix);
void print(pTsmatrix);

int main(void)
{
    pTsmatrix a = (pTsmatrix)malloc(sizeof(TSmatrix));
    pTsmatrix b = (pTsmatrix)malloc(sizeof(TSmatrix));
    pTsmatrix c = (pTsmatrix)malloc(sizeof(TSmatrix));
    int r,col;
    scanf("%d %d",&r,&col);
    a->row = b->row = c->row = r;
    a->col = b->col = c->col = col;
    scanf("%d %d", &a->num, &b->num);
    initial(a);
    initial(b);
    add(a, b, c);
    print(c);
    return 0;
}

void print(pTsmatrix result)
{
    for (int i = 1; i <= result->num; i++)
    {
        printf("%d %d %d\n", result->Element[i].row, result->Element[i].col, result->Element[i].data);
    }
}
void add(pTsmatrix a, pTsmatrix b, pTsmatrix c)
{
    int i = 1, j = 1;
    int k = 0;
    
    while ((i <= a->num) && (j <= b->num))
    {

        if ((a->Element[i].row == b->Element[j].row) && (a->Element[i].col == b->Element[j].col))
        {//两个非零元行相同列相同，则进行相加并判断值是否为0

            if ((a->Element[i].data + b->Element[j].data) == 0)
            {
                i++;
                j++;//值为0则不管，i,j递增
            }
            else
            {
                k++;
                c->Element[k].data = a->Element[i].data + b->Element[j].data;
                c->Element[k].row = a->Element[i].row;
                c->Element[k].col = a->Element[i].col;
                i++;
                j++;//值不为0,则赋值并递增i,j,k
            }
        }
        else if ((a->Element[i].row < b->Element[j].row) || (a->Element[i].row == b->Element[j].row && (a->Element[i].col < b->Element[j].col)))
        {//若a的非零元行数小于b的非零元,意味着c = a+0 则直接将a的值赋给c
        //后面同理，因为a元素对应在b矩阵处值为0
        //i,k递增
            k++;
            c->Element[k].row = a->Element[i].row;
            c->Element[k].col = a->Element[i].col;
            c->Element[k].data = a->Element[i].data;
            i++;
        }
        else
        {//剩下的情况就是b矩阵的值的位置对应在a矩阵中的值为0
        //即 c = 0+b
        //j,k递增
            k++;
            c->Element[k].row = b->Element[j].row;
            c->Element[k].col = b->Element[j].col;
            c->Element[k].data = b->Element[j].data;
            j++;
        }
    }
    while (i <= a->num)
    {//若a矩阵中还有未处理完的非零元，则直接加上
        k++;
        c->Element[k].row = a->Element[i].row;
        c->Element[k].col = a->Element[i].col;
        c->Element[k].data = a->Element[i].data;
        i++;
    }
    while (j <= b->num)
    {//道理同上,b矩阵的值直接赋给c
        k++;
        c->Element[k].row = b->Element[j].row;
        c->Element[k].col = b->Element[j].col;
        c->Element[k].data = b->Element[j].data;
        j++;
    }
    c->num = k;
}

void initial(pTsmatrix p)
{

    for (int i = 1; i <= p->num; i++)
    {
        scanf("%d %d %d", &p->Element[i].row, &p->Element[i].col, &p->Element[i].data);
    }
}

3.行逻辑连接的顺序表

由上题快速转置，我们可以想到将pos[]数组放在结构体里，得到行逻辑连接顺序表

概念:为了便于随机存取任意一行的非零元，则需知道每一行的第一个非零元在三元组表中的位置。为此，可将快速转置矩阵的算法中创建的辅助数组cpot，rpos固定在稀疏矩阵的存储结构中。这种带“行链接信息”的三元组表称为行逻辑链接的顺序表。

typedef struct{
        Triple  data[MaxSize];
        int  rpos[MaxRC+1];//数组起始下标为1
        int  mu, nu, tu;//分别为行数，列数，非零元个数
}RLSMatrix;

矩阵乘法

以上述结构进行矩阵乘法，可以体现出其优越性

C=AxB

for (i=0; i<m; i++) 
    for (j=0; j<l; j++)
    {
        C[i][j]=0;
        for (k=0; k<n; k++)
            C[i][j] += A[i][k]*B[k][j]
    }

矩阵的乘法，当两个值其中一个为0，则乘积为0，因此，应免去这种无效操作。

例如矩阵元素(1,2,4)与(2,3,6)则可以算出(1,3,24)

但是若没有相对应的元素(即左乘数的列==右乘数的行),则乘积为0.

因此,只需在右乘数中寻找符合的非零值，利用上述数据结构特点。

rpos[row]为第row行第一个非零元素在三元组表中的位置

基本操作

M×N

对于M中每个元素，找到N中满足条件的值，求的乘积。

矩阵相应位置的值为几个乘积的和，所以设置一个累计和的变量，初值为0.

易忽略点

两个稀疏矩阵相乘的值不一定是稀疏矩阵。

因为几个乘积的和不一定非零，所以算出值后需要检验。

若为0则跳过

Status MultiSMatrix(RLSMatrix M, RLSMatrix N, RLSMatrix *Q)
{
    int arow, brow, ccol, p, q, t;
    float ctemp[];
    if (M.mu != N.nu)
        return ERROR;
    Q->mu = M.mu;
    Q->nu = N.nu;
    Q->tu = 0;
    if (M.tu * N.tu != 0)
    {
        for (arow = 0; arow < M.mu; ++arow)
        {
            ctemp[] = 0; //memset(ctemp,0,n*sizeof(float));
            Q->rpos[arow] = Q->tu;
            for (p = M.rpos[arow]; p < M.rpos[arow + 1]; ++p)
            {
                brow = M.data[p].j;
                for (q = N.rpos[brow]; q < N.rpos[brow + 1]; ++q)
                {
                    ccol = N.data[q].j;
                    ctemp[ccol] += M.data[p].elem * N.data[q].elem;
                } //for q
            }     // for p
 for (ccol = 0; ccol < Q.nu; ++ccol)
            {
       if (ctemp[ccol] {
          if (++Q->tu > MAXSIZE)
                     return ERROR;
              else
                  {
                 Q->data[Q->tu].i = arow;
                 Q->data[Q->tu].j =ccol;
          Q->data[Q->tu].elem=ctemp[ccol];
                    } //else
                   } //if
            }  //for ccol
      } //for arrow
   }  //if
    return OK;
}

时间复杂度 O(M.mu×N.nu+M.tu×N.tu/N.mu)

4.十字链表

当需要进行矩阵加法,减法,乘法时，矩阵中非零元素个数和位置会发生变化，若用三元组表表示会移动大量元素,相对较麻烦.

十字链表能够灵活插入因运算产生的新的非零元素,删除因运算产生的新的零元素.

由于矩阵有行和列，所以一个结点除了数据域(i, j, elem)之外，还应该用两个方向的指针(right, down)，分别指向行和列。这样整个矩阵构成了一个十字交叉的链表，因此称十字链表。每一行或每一列的头指针，可以用两个一维指针数组来存放。

typedef struct OLNode
{
        int  i, j;
        ElemType  elem;
        struct OLNode *right, *down;
}OLNode, *OLink;

typedef struct
{
        OLink  *rHead, *cHead;
        int  mu, nu, tu;//行数，列数，非零元个数
}CrossList;

初始化十字链表

算法实现

读入稀疏矩阵行数列数，非零元个数
动态申请行链表,列链表头指针向量
逐个读入非零元，分别插入行链表,列链表

Status CreateOLSMatrix (CrossList *M)
{
    if (M) free(M); scanf(&m, &n, &t);
    M.mu=m; M.nu=n; M.tu=t;
    if (!(M.rhead=(OLink *) malloc ((m+1)*sizeof(OLink)))) 
        exit (OVERFLOW);
    if (!(M.chead=(OLink *) malloc ((n+1)*sizeof(OLink)))) 
        exit (OVERFLOW);
    for (scanf(&i, &j, &e); i!=0; scanf(&i, &j, &e))  {
        if (!(p=(OLink*) malloc (sizeof(OLNode))) exit (OVERFLOW);
        p->i=i; p->j=j; p->elem=e;
        if (M.rhead[i]==NULL || M.rhead[i]->j > j)  {
            p->right=M.rhead[i]; M.rhead[i]=p; 
        }
        else {
            for (q=M.rhead[i]; (q->right) && q->right->j < j; q=q->right);
            p->right=q->right; q->right=p;
        }  //完成行插入
if (M.chead[j]==NULL || M.chead[j]->i > i)  {
            p->down=M.chead[j]; M.chead[j]=p; 
        }
        else {
            for (q=M.chead[j]; (q->down) && q->down->i < i; q=q->down);
            p->down=q->down; q->down=p;
        }  //完成列插入
    }
    return OK;
}

矩阵加法

算法原理

对每一行都用行表头出发分别找到A和B在该行中的第一个非零元，假设非空指针pa和pb分别指向矩阵A和B中行值相同的两个结点，

将B加到A上去时，对A矩阵的十字链表来说,要么改变值(!=0),或者不变(b=0),或者插入一个节点(a=0),或者相加和为0，操作时删除这个节点.

整个运算从从矩阵第一行逐行进行,对每一行都从行表头出发分别找到A和B在该行的第一个非零元节点后开始比较

（1）若pa==NULL或pa->j>pb->j，则需要在A中插入B结点；
（2）若pa->j==pb->j，且pa->elem+pb->elem!=0，则A结点改值；
（3）若pa->j==pb->j，且pa->elem+pb->elem==0，则需要删除A结点；
（4）若pa->jj，则只要将pa指针往右推进。
为了便于插入和删除结点，需要设立一些辅助指针，比如pre指针指示pa所指结点的前驱结点，每一列也要设立一个指针hl[j]，初始值和列链表的头指针相同chead[j]。

若pa ==NULL或pa->j>pb->j,表明当前行元素已处理完,需要在A矩阵的链表中插入一个B的节点，也就是要改变pa前一个节点的right域同时改变添加节点所在列上一节点的down域
若pa->jj,使pa节点后移即可，注意改变pre
若pa->j == pb->j，两值相加，注意值是否为0，若为0删除该节点，不为0改变值即可

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct OLNode
{
    int i, j, e;
    struct OLNode *down, *right;
} OLNode, *OLlink;

typedef struct
{
    OLlink *rhead, *chead; //指向行或列第一个非零元(指向结构体的指针),可以用数组rhead[row]表示第row行的数据
    int m, n, len;         //行列数,非零元个数
} CrossList;

void initial(CrossList *);
void plus(CrossList *, CrossList *);
void print(CrossList *);
void Insert(CrossList *, OLlink, OLlink, OLlink *, OLlink *);
void add(CrossList *, OLlink, OLlink, OLlink *, OLlink *);

int main(void)
{
    CrossList *M = (CrossList *)malloc(sizeof(CrossList));
    CrossList *N = (CrossList *)malloc(sizeof(CrossList));
    scanf("%d %d", &M->m, &M->n);
    N->m = M->m;
    N->n = M->n;
    scanf("%d %d", &M->len, &N->len);
    initial(M);
    initial(N);
    plus(M, N);
    print(M);
    return 0;
}

void print(CrossList *M)
{
    for (int row = 1; row <= M->m; row++)
    {
        OLlink pa = M->rhead[row];
        while (pa)
        {
            printf("%d %d %d\n", pa->i, pa->j, pa->e);
            pa = pa->right;
        }
    }
}

void plus(CrossList *M, CrossList *N)
{
    OLlink pa, pb;
    OLlink pre; //指向前面一个节点,方便插入
    OLlink *hl = (OLlink *)malloc((M->n + 1) * sizeof(OLlink));

    for (int j = 1; j <= M->n; j++)
        hl[j] = M->chead[j]; //hl[]表示的是每列非零元的pre指向元素，与pre类似

    for (int row = 1; row <= M->m; row++) //行遍历
    {
        pa = M->rhead[row];
        pb = N->rhead[row];
        pre = NULL;
        while (pb) //当pb有非零元素时进行处理
        {
            if (pa == NULL || pa->j > pb->j)
            {

                Insert(M, pa, pb, &pre, hl);
                pb = pb->right;
            }
            else if (pa != NULL && pa->j < pb->j)
            {
                pre = pa;
                pa = pa->right;
            }
            else if (pa->j == pb->j)
            {
                add(M, pa, pb, &pre, hl);
                pb = pb->right;
            }
        }
    }
}

void add(CrossList *M, OLlink pa, OLlink pb, OLlink *pre, OLlink *hl)
{
    int data = pa->e + pb->e;
    if (data)
    {
        pa->e = data;
    }
    else
    {
        OLlink temp = (OLlink)malloc(sizeof(OLNode));
        if ((*pre) == NULL)
            M->rhead[pa->i] = pa->right;
        else
        {
            (*pre)->right = pa->right;
        }
        temp = pa;
        pa = pa->right;
        if (M->chead[temp->j] == temp)
            M->chead[temp->j] = hl[temp->j] = temp->down;
        else
            hl[temp->j]->down = temp->down;
        free(temp);
    }
}

void Insert(CrossList *M, OLlink pa, OLlink pb, OLlink *pre, OLlink *hl) //插入有两种情况，一种是pa该行无非零元素，另一种pb所在列小于pa所在列
{
    OLlink p = (OLlink)malloc(sizeof(OLNode));
    p->i = pb->i;
    p->j = pb->j;
    p->e = pb->e;
    p->down = p->right = NULL;
    if ((*pre) == NULL)
    {
        M->rhead[p->i] = p;
      
    }
    else
    {
        (*pre)->right = p;
      
    }
    p->right = pa;
    
    (*pre) = p;
    pa = (*pre)->right;//这一句可以不要
    if (!M->chead[p->j] || M->chead[p->j]->i > p->i)
    {
        p->down = M->chead[p->j];
        M->chead[p->j] = p;
    }
    else
    {
        p->down = hl[p->j]->down;
        hl[p->j]->down = p;
    }
    hl[p->j] = p;
   
}
void initial(CrossList *Clist)
{
    int i, j, e;
    Clist->rhead = (OLlink *)malloc((Clist->m + 1) * sizeof(OLlink));
    Clist->chead = (OLlink *)malloc((Clist->n + 1) * sizeof(OLlink));
    // if(rhead||chead)
    // exit(1);
    for (int i = 1; i <= Clist->m; i++)
        Clist->rhead[i] = NULL;
    for (int i = 1; i <= Clist->n; i++)
        Clist->chead[i] = NULL;
    OLlink s = (OLlink)malloc(sizeof(OLNode));
    for (int count = 0; count < Clist->len; count++)
    {
        OLlink cur = (OLlink)malloc(sizeof(OLNode));
        cur->down = NULL;
        cur->right = NULL;
        // if(cur==NULL)
        // exit(1);
        scanf("%d %d %d", &i, &j, &e);
        cur->i = i;
        cur->j = j;
        cur->e = e;
        if (Clist->rhead[i] == NULL)
        {
            Clist->rhead[i] = cur;
        }
        else
        {
            s = Clist->rhead[i];
            while (s->right != NULL && s->right->j < j)
                s = s->right;
            cur->right = s->right;
            s->right = cur;
        }
        if (Clist->chead[j] == NULL)
            Clist->chead[j] = cur;
        else
        {
            s = Clist->chead[j];
            while (s->down != NULL && s->down->i < i)
                s = s->down;
            cur->down = s->down;
            s->down = cur;
        }
    }
}

-------------本文结束感谢您的阅读-------------

感谢阅读.

本文作者： Sekyoro
本文链接： https://www.sekyoro.top/2021/04/20/稀疏矩阵/
版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！

欢迎关注我的其它发布渠道