十字链表法，十字链表压缩存储稀疏矩阵详解

对于压缩存储稀疏矩阵，无论是使用三元组顺序表，还是使用行逻辑链接的顺序表，归根结底是使用数组存储稀疏矩阵。介于数组 "不利于插入和删除数据" 的特点，以上两种压缩存储方式都不适合解决类似 "向矩阵中添加或删除非 0 元素" 的问题。 例如，A 和 B 分别为两个矩阵，在实现 "将矩阵 B 加到矩阵 A 上" 的操作时，矩阵 A 中的元素会发生很大的变化，之前的非 0 元素可能变为 0，而 0 元素也可能变为非 0 元素。对于此操作

行逻辑链接的顺序表（压缩存储稀疏矩阵）详解

前面学习了如何使用三元组顺序表存储稀疏矩阵，其实现过程就是将矩阵中各个非 0 元素的行标、列标和元素值以三元组的形式存储到一维数组中。通过研究实现代码你会发现，三元组顺序表每次提取指定元素都需要遍历整个数组，运行效率很低。 本节将学习另一种存储矩阵的方法——行逻辑链接的顺序表。它可以看作是三元组顺序表的升级版，即在三元组顺序表的基础上改善了提取数据的效率。 行逻辑链接的顺序表和三元组顺序表的实现过程类似，它们存储矩阵的过程完全相同，都是将矩阵中非 0 元素的三

矩阵（稀疏矩阵）压缩存储（3种方式）

数据结构中，提供针对某些特殊矩阵的压缩存储结构。 这里所说的特殊矩阵，主要分为以下两类： 含有大量相同数据元素的矩阵，比如对称矩阵； 含有大量 0 元素的矩阵，比如稀疏矩阵、上（下）三角矩阵； 针对以上两类矩阵，数据结构的压缩存储思想是：矩阵中的相同数据元素（包括元素 0）只存储一个。 对称矩阵 图 1 对称矩阵示意图 图 1 的矩阵中，数据元素沿主对角线对应相等，这类矩阵称为对称矩阵。 矩阵中有两条对角线，其中图

什么是数组存储结构

前面学习数据结构的过程中，总是使用数组作为顺序表的底层实现，给我们一种 "数据结构中，数组的作用就是实现顺序表" 的错误认识。其实，数组的作用远不止于此。 本节将从数据结构的角度讲解数组存储结构。 本节所讲的数组，要将其视为一种存储结构，与平时使用的数组基本数据类型区分开。 一说起数组，我们的印象中数组往往是某一门编程语言中包含的具体数据类型，其实不然。 从本质上讲，数组与顺序表、链表、栈和队列一样，都用来存储具有 "一对一" 逻辑关

C++二进制文件读写（read和write）详解

一个短整型数字（例如 1297）既可以用一个字符串表示 "1297"，如图 1 所示： 图 1 以字符串表示的数字 也可以用一个二进制数字表示，如图 2 所示： 图 2 以二进制表示的数字 这两种表示都可以看作是字节序列。字符串表示取决于用于表示单个字符的编码类型，使用 ASCII 编码时长度为 4 个字节。二进制数字表示中的字节数取决于数字的类型，当数字是短整型时，长度为 2 个字节。从字符串表示到数字的转换称为解析，而从

Python编程不要再使用print调试代码了

Python编程不要再使用print调试代码了 在Python编程中，调试代码是一个非常重要的过程。在过去，我们通常使用print语句来调试代码。但是，这种方法有时会很麻烦，尤其是在调试大型代码库时。在本攻略中，我们将介绍一些替代print语句的方法，以帮助您更有效地调试Python代码。 为什么不要使用print语句？ 使用print语句调试代码的主要问题是，它会将调试信息输出到控制台，而不是将其保存在代码中。这意味着，如果您需要调试大

详解numpy的argmax的具体使用

以下是关于“详解numpy的argmax的具体使用”的完整攻略。 argmax的概念 argmax是NumPy中的一个函数，用于返回数组中最大值的索引。它可以用于一维和多维数组。 使用argmax函数 下面是一个使用argmax函数的示例代码： import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 3, 2, 4, 5]) # 返回最大值的索引 index = np.argmax(a) # 输

PyTorch中torch.tensor()和torch.to_tensor()的区别

以下是PyTorch中torch.tensor()和torch.to_tensor()的区别的完整攻略，包括两个示例： PyTorch中torch.tensor()和torch.to_tensor()的区别 torch.tensor() torch.tensor()是一个函数，用于创建张量。可以使用以下语法创建张量： import torch x = torch.tensor(data, dtype=None, device=None,

C++ for循环详解

一般来说，有两类循环：条件循环和计数控制循环。 只要存在特定条件，就执行条件循环。例如，只要输入值无效，就会执行输入验证循环。在编写一个条件循环时，无法知道它将迭代的次数。 有时候程序员知道循环必须执行的确切迭代次数。重复特定次数的循环称为计数控制循环。例如，如果一个循环要求用户输入一年中每个月的销售金额，则它将迭代 12 次。这实际上意味着，循环数为 12，并要求用户在每次计数时输入销售金额。 计数控制循环必须具有 3 个要素： 必须将计数器变量初始化为起始值

Pytorch加载数据集的方式总结及补充

PyTorch加载数据集的方式总结及补充 PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了多种加载数据集的方式。本文将总结和补充PyTorch加载数据集的方式，并提供两个示例。 准备工作 在开始之前，需要安装PyTorch库。可以使用以下命令来安装： pip install torch 示例一：使用torchvision加载图像数据集 torchvision是PyTorch中用于处理图像数据的库，它提供了多种常用的数据集，包括MNIST

tensorflow 变长序列存储实例

在TensorFlow中，可以使用变长序列存储来处理不同长度的序列数据。以下是TensorFlow变长序列存储实例的攻略： 使用tf.RaggedTensor存储变长序列 可以使用tf.RaggedTensor存储变长序列。tf.RaggedTensor是一种不规则张量，可以存储不同长度的序列数据。以下是使用tf.RaggedTensor存储变长序列的示例代码： import tensorflow as tf # 创建一个包含不同长

Python服务器创建虚拟环境跑代码

Python服务器创建虚拟环境跑代码 在Python服务器上创建虚拟环境可以帮助我们隔离不同项目的依赖关系，避免不同项目之间的依赖冲突。本文将详细讲解如何在Python服务器上创建虚拟环境，并在虚拟环境中运行代码。 1. 创建虚拟环境 在Python服务器上创建虚拟环境非常简单，只需要使用venv模块即可。可以使用以下命令创建虚拟环境： python3 -m venv myenv 在上面的命令中，myenv是虚拟环境的名称。执行完上面的

C++自定义迭代器（STL自定义迭代器)的实现详解

迭代器对于任何自定义的类序列都是一个强大的附加工具。它允许我们将算法运用到有自定义类元素的容器上。可能会出现一种情形，没有可以满足我们需要的标准 STL 容器，这时候就需要定义一个自己的容器。我们的容器类可能需要迭代器。通过深入理解什么样的类(定义了迭代器)才能被 STL 所接受，可以让我们了解到 STL 内部发生了些什么。 STL迭代器的要求 STL 对定义了迭代器的类类型有一些特定的要求。这是为了保证所有接受这种迭代器的算法都可以正常工作。算法不需要知道，也不在乎它所处理的元素来自

NumPy 数组属性的具体使用

在NumPy中，数组属性是指数组对象的一些特定属性，例如数组的形状、数据类型、维度等。本文将详细讲解NumPy数组属性的具体使用，包括数组的形状、数据类型、维度等。 数组的形状 在NumPy中，可以使用shape属性来获取数组的形状。下面是一个示例： import numpy as np #一个二维数组 a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 获取数组的形状 shape = a.shape #

Redis ZRANK命令

Redis ZRANK 命令返回有序集 key 中成员 member 的排名。其中有序集成员按 score 值递增(从小到大)顺序排列。排名以 0 为底，也就是说， score 值最小的成员排名为 0 。 注意：使用 ZREVRANK 命令可以获得成员按 score 值递减(从大到小)排列的排名。 可用版本 ZRANK 命令可用版本：>= 2.0.0 语法 Redis ZRANK 命令的基本语法如下： ZREM key member [member ...