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稀疏矩阵的运算器
- 稀疏矩阵的运算器 [基本要求] 以“带行逻辑链接信息”的三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两 个矩 阵相加、相减、相乘的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示， 而运算结果的矩阵则以通常 的阵列形式列出。 这是出自清华大学 严蔚敏 吴伟民 编著的数据结构题集（C语言版）的第136页的实习4 -sparse matrix operations for the [basic requirements] "OK logical link with informati
用三元组表实现稀疏矩阵的转置运算
- 用三元组表实现稀疏矩阵的转置运算 一个阶数较大的矩阵中的非零元素个数S相对于矩阵元素的总个数t很小时,即非 零元素个数s占矩阵元素的总个数t的25%~30%时,称该矩阵为稀疏矩阵称. 由于稀疏矩阵中非零元素的分布没有任何规律,在存储非零元素时,必须保存该非 零元素所对应的行下标和列下标.这样,存储的每个稀疏矩阵中的非零元素都需要(行 下标,列下标,元素值)三个参量来唯一确定,将这种存储结构称为稀疏矩阵的三元组 表示法. 稀疏矩阵中的所有非零元素构成三元组线性表.
矩阵相加的算法
- 当稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构时，试写出矩阵相加的算法，其结果存放在三元组表C中。 解：这个算法有点繁，要考虑到两个稀疏矩阵的非零元素不是一一对应的，在建立新的三元组表C时，为了使三元组元素仍按行优先排列，所以每次插入的三元组不一定是A的，按照矩阵元素的行列去找A中的三元组，若有，则加入C，同时，这个元素如果在B中也有，则加上B的这个元素值，否则这个值就不变 如果A中没有，则找B，有则插入C，无则查找下一个矩阵元素。 -sparse matrix A and B were 3
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远远小于矩阵元素的总数(即s<<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，
AdvancedMatrix
- 用 c++ 实现的矩阵操作程序 功能: 1) 支持任意数据类型,以满足不同的需要 2) 支持任意个数的元素 3) 支持常规矩阵运算 4) 支持优化存储(如稀疏矩阵的存储)-with operational procedures to achieve the matrix functions : a) to support arbitrary data types, to meet the different needs 2) support arbitrary number
XSZZ
- 这是一个利用稀疏矩阵技术实现求解矩阵方程的程序，基于VC++的MFC技术。请多多执教。-This is a sparse matrix using technology to solve the matrix equation procedures, the MFC-based VC technology. Please excuse coach.
sparsematric.cpp
- 十字链表是这样构成的：用链表模拟矩阵的行（或者列，这可以根据个人喜好来定），然后，再构造代表列的链表，将每一行中的元素节点插入到对应的列中去。书中为了少存几个表头节点，将行和列的表头节点合并到了一起——实际只是省了几个指针域，如果行和列数不等，多余的数据域就把这点省出的空间又给用了。这点小动作让我着实废了半天劲，个人感觉，优点不大，缺点不少，不如老老实实写得象个十字链表，让人也好看一些，这是教科书，目的是教学。实在看得晕的人，参阅C版的这部分内容，很清晰。我也不会画图，打个比方吧：这个十字链表的
xisujuzhen
- 数据结构经典算法十一:十字链表存储稀疏矩阵 不知道对大家有没得用-classical algorithm data structure 11 : Crusaders Chain store sparse matrix do not know we have no right to use statistics
ysq
- ．按照压缩存储的概念，只存储稀疏矩阵的非零元，以两个三元组｛i,j,e}来表示矩阵的非零元的行，列和数值，就确定了一个非零元．由此，稀疏矩阵可由表示非零元的三元数组及行列数确定． ２．用户输入数据作为三元组的行，列和非零元的个数，用逗号隔开．并输入非零元的行，列和数值． ３．本程序只对两个矩阵进行四则运算，所的结果矩阵应该另生成，用二维数组存放，并放入新的矩阵
5xishujuzhen
- 稀疏矩阵的表示及加法 稀疏矩阵的表示及加法
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- 稀疏矩阵运算器实习报告，源代码，适合数据结构作业的完成
MWSparseMaxtrix
- MWSparseMaxtrix 稀疏矩阵阵列操作
TSMatrix_cal
- 三元组表示的稀疏矩阵的加法,减法,乘法运算器
sparselib_1_6
- 专门用于稀疏矩阵的相关运算,比如稀疏矩阵的乘法,介绍了稀疏矩阵的存储方式
arrayandextendlist
- 数组是一种常用的数据类型，本实训是有关两个稀疏矩阵进行相加的应用，通过对本实训的学习，可以理解矩阵的相关操作方法。
SparseMatrix
- 该程序为稀疏矩阵的源代码，加减乘等操作都已经写出，经过测试可以运行。
稀疏矩阵数据结构的实现
- 实现了稀疏矩阵，用单元组进行存储，实现了矩阵的转置、快速转置、矩阵加法和矩阵输出的算法。本程序在VC 6.0上实现通过
vector_matrix_multiplication
- 稀疏矩阵与向量相乘 算法 C语言 并行计算-Sparse matrix and vector multiplication
CUDA SPMV
- 稀疏矩阵向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication, SpMV）在许多科学计算程序中都有广泛的应用。数据矩阵A 是稀疏的，输入向量x 和输出向量y是稠密的。 y = Ax(Sparse Matrix-Vector Multiplication (SpMV) is widely used in many scientific computing programs. The data matrix A is sparse, the input vector x
pradiso
- 利用Fortran中自带的Pardiso库函数解决稀疏矩阵，其利用ＣＳＲ格式储存数据（附带例子）(The Pardiso library function in Fortran is used to solve the sparse matrix, which stores data in CSR format (with examples))