稀疏数组 python描述
什么是稀疏矩阵?
在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵。
作用:
在这种情况下,很多0值无疑是很浪费空间的,当我们要把数组存储在磁盘中时,可以用一个数组来存储它的有效信息,达到压缩数组的效果,节约空间。
处理方法:
1、记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值。
2、把具有不通知的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模。
图例:
- #稀疏数组
- m = n = 6 #6X6二维数组
- arrys = [[0 for i in range(m)] for i in range(n)]
- arrys[1][2] = 1 #数组赋值
- arrys[3][5] = 2
- """[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]]"""
- #自动生成稀疏数组
- line = len(arrys) #获取原数组行列数
- column = len(arrys[0])
- value_count = 0 #值计数器
- for i,v in enumerate(arrys): #循环数组每一个元素找到有多少个元素有值
- for ii,vv in enumerate(v):
- if vv:
- value_count += 1
- """稀疏数组 : 有原数组的value个数+1 行,
- 有三列 其中第一行 也就是sparse_array[0]比较特别,sparse_array[0][0]表示原数组的行数 sparse_array[0][1]表示原数组的列数
- sparse_array[0][2]表示原数组的value个数。
- 其余稀疏数组的 每一行表示 一个原数组的value [x][0]代表这个元素位于原数组的行 [x][1]代表列 [x][2]代表value具体的值
- """
- sparse_array = [[0 for i in range(value_count+1)] for i in range(3)] #创建稀疏数组
- sparse_array[0][0] = line
- sparse_array[0][1] = column
- sparse_array[0][2] = value_count
- s_count = 1 #计数器
- for i,v in enumerate(arrys): #给稀疏数组赋值
- for ii,vv in enumerate(v):
- if vv:
- sparse_array[s_count][0] = i
- sparse_array[s_count][1] = ii
- sparse_array[s_count][2] = vv
- s_count += 1
- """sparse_array : [[6, 6, 2], [1, 2, 1], [3, 5, 2]]"""
- #从稀疏数组还原到原数组
- old_arry = [[0 for i in range(sparse_array[0][0])] \
- for i in range(sparse_array[0][1])] #生成原二维数组
- for k,val in enumerate(sparse_array):
- if k == 0:
- continue
- old_arry[val[0]][val[1]] = val[2]
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