矩阵压缩存储为了

⑴ 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.

⑵ 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。

⑶ 瀵圭烦阒靛帇缂╁瓨鍌ㄦ槸涓轰简

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⑷ 对稀疏矩阵进行压缩存储目的是() A．便于进行矩阵运算 B．便于输入和输出 C．节省存储空间 D．降低运

对稀疏矩阵进行压缩存储目的是节省存储空间。

稀疏矩阵的存储方式：

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。

(4)矩阵压缩存储为了扩展阅读：

最常用的稀疏矩阵存储格式主要有：三元组（i,j,a(i,j)）和CSR（Compressed Sparse Row）。

（1） 三元组（i,j,a(i,j)）（也叫COO（Coordinate Format））

三元组（i,j,a(i,j)）很简单，就是使用3个数组，分别存储全部非零元的行下标（row index）、列下标（column index）和值（value）

（2） CSR存储（Compressed Sparse Row，压缩稀疏的行）

CSR是比较标准的一种，也需要三类数据来表达：数值，列号，以及行偏移。数值和列号与COO一致，表示一个元素以及其列号，行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。

⑸ 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。