这篇文章给大家分享的是有关C++如何实现稀疏矩阵的压缩存储的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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C++ 实现稀疏矩阵的压缩存储的实例

稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中有效值的个数远小于无效值的个数，且这些数据的分布没有规律。 

稀疏矩阵的压缩存储：压缩存储值存储极少数的有效数据。使用{row,col,value}三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。

实现代码：

#include  
#include  
using namespace std; 
 
template 
struct Triple    //三元组 
{ 
  size_t _row;  //行 
  size_t _col;  //列 
  T _value;  //值 
 
  Triple(size_t row, size_t col, const T& value) 
    :_row(row) 
    , _col(col) 
    , _value(value) 
  {} 
}; 
 
 
template 
class SparseMatrix   //稀疏矩阵 
{ 
protected: 
  vector> _matrix; //可以实现动态增容的压缩矩阵 
  size_t _m;  //行 
  size_t _n;  //列 
  T _invalid;   //默认值 
 
public: 
  SparseMatrix(T* a, size_t m, size_t n, const T& invalid= T()) 
    :_m(m) 
    , _n(n) 
    , _invalid(invalid) 
  { 
    for (size_t i = 0; i < m; ++i) 
    { 
      for (size_t j = 0; j < n; ++j) 
      { 
        Triple t(i, j, a[i*n + j]); 
        _matrix.push_back(t); 
      } 
    } 
  } 
 
  void Display() 
  { 
    size_t index = 0; 
    for (size_t i = 0; i < _m; ++i) 
    { 
      for (size_t j = 0; j < _n; ++j) 
      { 
        if (index < _matrix.size() 
          && _matrix[index]._row== i 
          &&_matrix[index]._col ==j) 
        { 
          cout << _matrix[index]._value << " "; 
          ++index; 
        } 
        else 
        { 
          cout << _invalid << " "; 
        } 
      } 
      cout << endl; 
    } 
    cout << endl; 
  } 
 
 
 
};

#include  
 
void test() 
{ 
  int a[6][5] = 
  { 
    { 1, 0, 2, 0, 0 }, 
    { 1, 0, 1, 0, 3 }, 
    { 2, 0, 0, 1, 2 }, 
    { 3, 0, 1, 0, 0 }, 
    { 4, 0, 2, 0, 0 }, 
    { 0, 3, 4, 0, 0 }, 
  }; 
 
  SparseMatrix sm((int*)a, 6, 5, 0); 
  //SymmetricMatrix(int a[][N], size_t N) 
  sm.Display(); 
 
} 
 
 
int main() 
{ 
  test(); 
 
  system("pause"); 
  return 0; 
}

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文章标题：C++如何实现稀疏矩阵的压缩存储
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