对矩阵压缩存储是为了
❶ 对稀疏矩阵压缩存储的目的是什么 A 便于进行矩阵预算 B 便于输入和输出C节省存储空间 D降低运算世间复杂度
对稀疏矩阵压缩存储的目的是：C节省存储空间和D降低预算时间复杂度，如果是单选题，那么应该选C节省存储空间。
矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律，则称该矩阵为稀疏矩阵(sparse matrix)；与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。
稀疏矩阵的计算速度更快,因为M AT L A B只对非零元素进行操作,这是稀疏矩阵的一个突出的优点.假设矩阵A,B中的矩阵一样.计算2*A需要一百万次的浮点运算,而计算2*B只需要2 0 0 0次浮点运算.因为M AT L A B不能自动创建稀疏矩阵,所以要用特殊的命令来得到稀疏矩阵.
对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn,如果假设存储每个数组元素需要L个字节,那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节.但是,这些存储空间的大部分存放的是0元素,从而造成大量的空间浪费.为了节省存储空间，可以只存储其中的非0元素.
❷ 稀疏矩阵的压缩存储思想
为了节省存储空间并且加快处理速度，需要对这类矩阵进行压缩存储，压缩存储的原则是：不重复存储相同元素；不存储零值元素。稀疏矩阵，有三元组表示法、带辅助行向量的二元组表示法（也即行逻辑链表的顺序表），十字链表表示法等。算法基本思想：num[col]:第col列的非零元素个数；cpot[col]:第col列第一个非零元在b.data中的恰当位置；在转置过程中，指示该列下一个非零元在b.data中的位置。
❸ 多维数组-矩阵的压缩存储- 稀疏矩阵（一）
稀疏矩阵
设矩阵A mn 中有s个非零元素 若s远远小滑贺于矩阵元素的总数(即s< <m×n)，则称a为稀疏矩阵。 p=""> </m×n)，则称a为稀疏矩阵。>
1、稀疏矩阵的压缩存储
为了节省存储单元，可只存储非零元素。由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，还必须存储非零
元素所在的行号、列号，才能迅速确定一个非零元素是矩阵中的哪一个元素。稀疏矩阵的压缩存储会失去随机存取功能。
其中每一个非零元素所在的行号、列号和值组成一个三元组(i，j，a ij )，并由此三元组惟一确定。
稀疏矩阵进行压缩存储通常有两类方法：顺序存储和链式存储。链式存储方法【参见参考书目】。
2、三元组表
将表示稀疏矩阵的非零元素的三元组按行优先(或列优先)的顺序排列(跳过零元素)，并依次存放在向量中，这种稀疏矩阵的顺序
信轮派存储结构称为三元组表。
注意：
以下的讨论中，均假定三元组是按行优先顺序排列的。
【例】下图(a)所示的稀疏矩阵A的三元组表表示见图(b)
(1)三元组表的类型说明
为了运算方便，将矩阵的总行数、总列数及非零元素的总数均作为三元组表的属性进行描述。.WINGwIT.其类型描述为：
#define MaxSize 10000 //由用户定义
typedef int DataType; //由用户定义
typedef struct { //三元组
int i，j;//非零元的行、列号
DataType v; //非零元的值
}TriTupleNode;
typedef struct{ //三元组表
TriTupleNode data[MaxSize]; //三元组表空间
int m,n，t; //矩阵的行数、列数及非零元个数
}TriTupleTable;
(2) 压缩桐雀存储结构上矩阵的转置运算
一个m×n的矩阵A，它的转置矩阵B是一个n×m的矩阵，且：
A[i][j]=B[j][i]，0≤i <m，0≤j<n， p=""> </m，0≤j<n，>
即A的行是B的列，A的列是B的行。
【例】下图中的B和上图中的A互为转置矩阵。
①三元组表表示的矩阵转置的思想方法
第一步：根据A矩阵的行数、列数和非零元总数确定B矩阵的列数、行数和非零元总数。
第二步：当三元组表非空(A矩阵的非零元不为0)时，根据A矩阵三元组表的结点空间data(以下简称为三元组表)，将A的三
元组表a->data置换为B的三元组表b->data。
②三元组表的转置
方法一:简单地交换a->data中i和j中的内容，得到按列优先顺序存储倒b->data;再将b->data重排成按行优先顺序的三元组表。
方法二:由于A的列是B的行，因此，按a->data的列序转置，所得到的转置矩阵B的三元组表b->data必定是按行优先存放的。
按这种方法设计的算法，其基本思想是：对A中的每一列col(0≤col≤a->n-1)，通过从头至尾扫描三元组表a->data，找出所有
列号等于col的那些三元组，将它们的行号和列号互换后依次放人b->data中，即可得到B的按行优先的压缩存贮表示。具体实现参见
【 动画演示 】
③具体算法：
void TransMatrix(TriTupleTable *b，TriTupleTable *a)
{//*a，*b是矩阵A、B的三元组表表示，求A转置为B
int p，q，col;
b->m=a->n; b->n=a->m; //A和B的行列总数互换
b->t=a->t; //非零元总数
if(b->t<=0)
Error("A=0"); //A中无非零元，退出
q=0;
for(col=0;coln;col++) //对A的每一列
for(p=0;pt;p++) //扫描A的三元组表
if(a->data[p].j==col){ //找列号为col的三元组
b->data[q).i=a->data[p].j;
b->data[q].j=a->data[p].i;
b->data[q].v=a->data[p].v;
q++;
}
} //TransMatrix
④算法分析
该算法的时间主要耗费在col和p的二重循环上：
若A的列数为n，非零元素个数t，则执行时间为O(n×t)，即与A的列数和非零元素个数的乘积成正比。
通常用二维数组表示矩阵时，其转置算法的执行时间是O(m×n)，它正比于行数和列数的乘积。
由于非零元素个数一般远远大于行数，因此上述稀疏矩阵转置算法的时间大于通常的转置算法的时间。
lishixin/Article/program/sjjg/201311/23897
❹ 矩阵的压缩存储是什么
二维数组在形式上是矩阵，因此一般用二维数组来存储矩阵。在不压缩存储的情况下，矩阵采用按行优先或按列优先方式存储，占用的存储单元数等于矩阵的元素个数。在实际应用中，经常出现一些阶数很高的矩阵，同时在矩阵中非零元素呈某种规律分布或者矩阵中有大量的零元素，若仍然用常规方法存储，可能存储重复的非零元素或零元素，这将造成存储空间的大量浪费。因此对这类矩阵进行压缩存储，从而合理地利用存储空间。
为了节省存储空间，可以利用特殊矩阵的规律，对它们进行压缩存储，也就是说为多个值相同的元素只分配一个存储单元，对零元素不分配空间。适合压缩存储的矩阵一般是值相同的元素或者零元素在矩阵中分布有一定规律的特殊矩阵和稀疏矩阵。常见的特殊矩阵有对称矩阵、三角矩阵和对角矩阵。
❺ 稀疏矩阵采用压缩存储的目的主要是什么
节省存储空间。
根据网络查询，对稀疏矩阵进行压缩存储目的是节芹高省存储空间。存储矩阵的一般方法是采用二维数组。
矩族哪阵压缩由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法嫌穗尺来进行压缩存储。
❻ 对稀疏矩阵进行压缩存储的目的是什么
对稀疏矩阵进行压缩存储目的是节省存储空间。
存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够较容易地实现矩阵的各种运算。
但对于稀疏矩阵而言，若用二维数组来表示，会重复存储了很多个0了，浪费空间，而且要花费时间来进行零元素的无效计算。所以必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储。
(6)对矩阵压缩存储是为了扩展阅读
优点
稀疏矩阵的计算速度更快，因为MATLAB只对非零元素进行操作，这是稀疏矩阵的一个突出的优点。假设矩阵A,B中的矩阵一样，计算2*A需要一百万次的浮点运算，而计算2*B只需要2000次浮点运算。
因为MATLAB不能自动创建稀疏矩阵，所以要用特殊的命令来得到稀疏矩阵。算术和逻辑运算都适用于稀疏矩阵。对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。