压缩稀疏
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。
(1)压缩稀疏扩展阅读
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。
❷ javaScript中利用Array filter() 方法压缩稀疏数组
什么是稀疏数组
数组元素的索引不一定要连续的，它们之间可以有空缺。每个javaScript数组都有一个length属性。针对非稀疏数组，该属性就是数组元素的个数；针对稀疏数组，length比所有元素的个数要大。
Array
filter()
方法会跳过稀疏数组中缺少的元素，它的返回数组总是稠密的。
(1)压缩稀疏数组的空缺：
var
dense
=
sparse.filter(
function(currentValue)
{
return
true;
}
);
(2)压缩稀疏数组的空缺，并且删除
undefined
和
null
元素：
var
dense
=
sparse.filter(
function(currentValue)
{
return
currentValue
!==
undefined
&&
currentValue!=
null;
}
)
总结
以上所述是小编给大家介绍的JavaScript中利用Array
filter()
方法压缩稀疏数组，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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