【数据结构】数组和字符串(九):稀疏矩阵的链接存储:十字链表的插入、查找、删除操作

news2024/11/22 21:00:20

文章目录

  • 4.2.1 矩阵的数组表示
  • 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储
    • a. 对角矩阵的压缩存储
    • b~c. 三角、对称矩阵的压缩存储
    • d. 稀疏矩阵的压缩存储——三元组表
    • 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作
    • 4.2.4十字链表
      • 0. 十字链表的创建、遍历打印、销毁
      • 1. 插入
      • 2. 查找
      • 3. 删除
      • 4. 主函数
      • 5. 代码整合

4.2.1 矩阵的数组表示

【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示

4.2.2 特殊矩阵的压缩存储

  矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。但是对于特殊矩阵,如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储,会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况,这样会造成很大的空间浪费。为节约存储空间和算法(程序)运行时间,通常会采用压缩存储的方法。

  • 对角矩阵:指除了主对角线以外的元素都为零的矩阵,即对 任意 i ≠ j (1≤ i , j ≤n),都有M(i, j)=0。由于只有主对角线上有非零元素,只需存储主对角线上的元素即可。
  • 三角矩阵:指上三角或下三角的元素都为零的矩阵。同样地,只需存储其中一部分非零元素,可以节省存储空间。
  • 对称矩阵:指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律,可以只存储其中一部分元素,从而减少存储空间。
  • 稀疏矩阵:指大部分元素为零的矩阵。传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素,因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有:压缩稠密行(CSR)、压缩稠密列(CSC)、坐标列表(COO)等。

a. 对角矩阵的压缩存储

【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组

b~c. 三角、对称矩阵的压缩存储

【数据结构】数组和字符串(三):特殊矩阵的压缩存储:三角矩阵、对称矩阵——一维数组

d. 稀疏矩阵的压缩存储——三元组表

  对于稀疏矩阵的压缩存储,由于非零元素的个数远小于零元素的个数,并且非零元素的分布没有规律,无法简单地利用一维数组和映射公式来实现压缩存储。针对稀疏矩阵,通常采用特定的数据结构来进行压缩存储,以减少存储空间的占用。

  一种常见的稀疏矩阵压缩存储方法是使用"三元组"表示法,也称为COO(Coordinate)格式,只存储非零元素的值以及它们的行列坐标。通过使用三元组(Triplet)来表示非零元素的位置和值,每个三元组包含三个信息:非零元素的行索引、非零元素的列索引以及非零元素的值。

【数据结构】数组和字符串(四):特殊矩阵的压缩存储:稀疏矩阵——三元组表

4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作

【数据结构】数组和字符串(七):特殊矩阵的压缩存储:三元组表的转置、加法、乘法操作

4.2.4十字链表

  在稀疏矩阵的十字链表中,每个非零元素都由一个节点表示。节点包含了几个字段:

  1. LEFT:指向该节点在同一行中的左邻非零元素的地址信息。
  2. UP:指向该节点在同一列中的上邻非零元素的地址信息。
  3. ROW:存储该节点在矩阵中的行号。
  4. COL:存储该节点在矩阵中的列号。
  5. VAL:存储该节点的元素值。

  每一行都有一个表头节点,它引导着该行的循环链表,循环链表中的每个节点按照列号的顺序排列。同样,每一列也有一个表头节点,它引导着该列的循环链表,循环链表中的每个节点按照行号的顺序排列。
  关于循环链表: 【数据结构】线性表(三)循环链表的各种操作(创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间)

在这里插入图片描述

  • 在稀疏矩阵的十字链表中,每一行和每一列都有一个表头节点。

    • 对于行表头节点 BASEROW[i],其中 i 表示行号,范围从 1 到 m(矩阵的行数)。如果该行为空(即没有非零元素),则 COL(Loc(BASEROW[i])) 的值为 -1。否则,COL(Loc(BASEROW[i])) 的值为该行中最右边的非零元素的列号。

    • 对于列表头节点 BASECOL[j],其中 j 表示列号,范围从 1 到 n(矩阵的列数)。如果该列为空(即没有非零元素),则 ROW(Loc(BASECOL[j])) 的值为 -1。否则,ROW(Loc(BASECOL[j])) 的值为该列中最下边的非零元素的行号。

  • 由于行和列都是循环链表,行表头节点 BASEROW[i] 中的 LEFT 指针循环地链接到该行最右边的非零元素,列表头节点 BASECOL[j] 中的 UP 指针循环地链接到该列最下边的非零元素。

     通过这种方式,可以用较少的空间表示稀疏矩阵,并且可以快速地进行行和列的遍历操作。每个节点的 LEFTUP 指针可以用来定位其左邻和上邻非零元素,从而实现矩阵的访问和操作。

0. 十字链表的创建、遍历打印、销毁

【数据结构】数组和字符串(八):稀疏矩阵的链接存储:十字链表的创建、遍历打印(按行、按列、打印矩阵)、销毁

1. 插入

void insertElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col, int value) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return;
    }

    // 创建新节点
    MatrixNode* newNode = (MatrixNode*)malloc(sizeof(MatrixNode));
    newNode->row = row;
    newNode->col = col;
    newNode->value = value;
    newNode->right = NULL;
    newNode->down = NULL;

    // 插入到行链表
    if (matrix->rowHeaders[row] == NULL || matrix->rowHeaders[row]->col > col) {
        // 插入到行链表的头部
        newNode->right = matrix->rowHeaders[row];
        matrix->rowHeaders[row] = newNode;
    } else {
        MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
        while (current->right != NULL && current->right->col < col) {
            current = current->right;
        }
        newNode->right = current->right;
        current->right = newNode;
    }

    // 插入到列链表
    if (matrix->colHeaders[col] == NULL || matrix->colHeaders[col]->row > row) {
        // 插入到列链表的头部
        newNode->down = matrix->colHeaders[col];
        matrix->colHeaders[col] = newNode;
    } else {
        MatrixNode* current = matrix->colHeaders[col];
        while (current->down != NULL && current->down->row < row) {
            current = current->down;
        }
        newNode->down = current->down;
        current->down = newNode;
    }
}

  • 检查行数和列数是否在有效范围内,如果不是,则打印错误消息并返回。
  • 创建一个新的节点,并将行、列和值存储在节点的相应字段中。
  • 在行链表中插入节点:
    • 如果当前行的行链表为空,或者当前行的行链表头节点的列大于要插入的列:
      • 将要插入的节点的右指针指向当前行的行链表头节点。
      • 将当前行的行链表头节点更新为要插入的节点。
    • 否则,遍历当前行的行链表,直到找到插入位置:
      • 将要插入的节点的右指针指向当前节点的右指针。
      • 将当前节点的右指针指向要插入的节点。
  • 在列链表中插入节点:
    • 如果当前列的列链表为空,或者当前列的列链表头节点的行大于要插入的行:
      • 将要插入的节点的下指针指向当前列的列链表头节点。
      • 将当前列的列链表头节点更新为要插入的节点。
    • 否则,遍历当前列的列链表,直到找到插入位置:
      • 将要插入的节点的下指针指向当前节点的下指针。
      • 将当前节点的下指针指向要插入的节点。

2. 查找

MatrixNode* findElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return NULL;
    }

    MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
    while (current != NULL && current->col != col) {
        current = current->right;
    }

    return current;
}

  • 检查行数和列数是否在有效范围内,如果不是,则打印错误消息并返回NULL。
  • 从第一行开始遍历稀疏矩阵的每一行:
    • 通过行表头节点数组获取当前行的行链表头节点。
    • 遍历当前行的行链表,直到找到要查找的节点或遍历完整个链表。
  • 如果找到要查找的节点,则返回节点的指针;否则,返回NULL。

3. 删除

void deleteElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return;
    }

    // 在行链表中删除节点
    MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
    MatrixNode* prev = NULL;
    while (current != NULL && current->col != col) {
        prev = current;
        current = current->right;
    }
    if (current == NULL) {
        printf("Element not found!\n");
        return;
    }
    if (prev == NULL) {
        matrix->rowHeaders[row] = current->right;
    } else {
        prev->right = current->right;
    }

    // 在列链表中删除节点
    current = matrix->colHeaders[col];
    prev = NULL;
    while (current != NULL && current->row != row) {
        prev = current;
        current = current->down;
    }
    if (prev == NULL) {
        matrix->colHeaders[col] = current->down;
    } else {
        prev->down = current->down;
    }

    // 释放节点内存
    free(current);
}

  • 检查行数和列数是否在有效范围内,如果不是,则打印错误消息并返回。
  • 在行链表中查找要删除的节点:
    • 从当前行的行链表头节点开始遍历行链表,直到找到要删除的节点或遍历完整个链表。
  • 如果找到要删除的节点:
    • 如果要删除的节点是行链表的头节点:
      • 将当前行的行链表头节点更新为要删除的节点的右指针。
    • 否则,遍历行链表,直到找到要删除的节点的前一个节点:
      • 将前一个节点的右指针指向要删除的节点的右指针。
  • 在列链表中查找要删除的节点:
    • 从当前列的列链表头节点开始遍历列链表,直到找到要删除的节点或遍历完整个链表。
  • 如果找到要删除的节点:
    • 如果要删除的节点是列链表的头节点:
      • 将当前列的列链表头节点更新为要删除的节点的下指针。
    • 否则,遍历列链表,直到找到要删除的节点的前一个节点:
      • 将前一个节点的下指针指向要删除的节点的下指针。
  • 释放要删除的节点的内存。

4. 主函数

int main() {
    // 创建一个3x3的稀疏矩阵
    SparseMatrix* matrix = createSparseMatrix(6, 6);

    // 插入元素
    insertElement(matrix, 1, 3, 5);
    insertElement(matrix, 1, 4, 2);
    insertElement(matrix, 5, 2, 1);
    insertElement(matrix, 5, 1, 8);
    insertElement(matrix, 5, 5, 7);

    // 打印稀疏矩阵
    printf("Sparse Matrix:\n");
    printSparseMatrix(matrix);


    // 查找节点
    MatrixNode* node = findElement(matrix, 1, 4);
    if (node != NULL) {
        printf("\nFound node: (%d, %d, %d)\n", node->row, node->col, node->value);
    } else {
        printf("\nNode not found!\n");
    }
    // 删除节点
    deleteElement(matrix,5,5);
    printf("Sparse Matrix after deletion:\n");
    printSparseMatrix(matrix);

    // 销毁稀疏矩阵
    destroySparseMatrix(matrix);

    return 0;
}

在这里插入图片描述

5. 代码整合

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义矩阵节点结构
typedef struct MatrixNode {
    int row;
    int col;
    int value;
    struct MatrixNode* right;
    struct MatrixNode* down;
} MatrixNode;

// 定义稀疏矩阵结构
typedef struct SparseMatrix {
    int rows;
    int cols;
    MatrixNode** rowHeaders;
    MatrixNode** colHeaders;
} SparseMatrix;

// 创建稀疏矩阵
SparseMatrix* createSparseMatrix(int rows, int cols) {
    SparseMatrix* matrix = (SparseMatrix*)malloc(sizeof(SparseMatrix));
    matrix->rows = rows;
    matrix->cols = cols;

    // 创建行表头节点数组
    matrix->rowHeaders = (MatrixNode**)malloc((rows + 1) * sizeof(MatrixNode*));
    for (int i = 0; i <= rows; i++) {
        matrix->rowHeaders[i] = NULL;
    }

    // 创建列表头节点数组
    matrix->colHeaders = (MatrixNode**)malloc((cols + 1) * sizeof(MatrixNode*));
    for (int j = 0; j <= cols; j++) {
        matrix->colHeaders[j] = NULL;
    }

    return matrix;
}

// 销毁稀疏矩阵
void destroySparseMatrix(SparseMatrix* matrix) {
    if (matrix == NULL) {
        return;
    }

    // 释放所有节点内存
    for (int i = 1; i <= matrix->rows; i++) {
        MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[i];
        while (current != NULL) {
            MatrixNode* temp = current;
            current = current->right;
            free(temp);
        }
    }

    // 释放行表头节点数组
    free(matrix->rowHeaders);

    // 释放列表头节点数组
    free(matrix->colHeaders);

    // 释放稀疏矩阵结构
    free(matrix);
}

// 插入元素
void insertElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col, int value) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return;
    }

    // 创建新节点
    MatrixNode* newNode = (MatrixNode*)malloc(sizeof(MatrixNode));
    newNode->row = row;
    newNode->col = col;
    newNode->value = value;
    newNode->right = NULL;
    newNode->down = NULL;

    // 插入到行链表
    if (matrix->rowHeaders[row] == NULL || matrix->rowHeaders[row]->col > col) {
        // 插入到行链表的头部
        newNode->right = matrix->rowHeaders[row];
        matrix->rowHeaders[row] = newNode;
    } else {
        MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
        while (current->right != NULL && current->right->col < col) {
            current = current->right;
        }
        newNode->right = current->right;
        current->right = newNode;
    }

    // 插入到列链表
    if (matrix->colHeaders[col] == NULL || matrix->colHeaders[col]->row > row) {
        // 插入到列链表的头部
        newNode->down = matrix->colHeaders[col];
        matrix->colHeaders[col] = newNode;
    } else {
        MatrixNode* current = matrix->colHeaders[col];
        while (current->down != NULL && current->down->row < row) {
            current = current->down;
        }
        newNode->down = current->down;
        current->down = newNode;
    }
}

// 删除元素
void deleteElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return;
    }

    // 在行链表中删除节点
    MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
    MatrixNode* prev = NULL;
    while (current != NULL && current->col != col) {
        prev = current;
        current = current->right;
    }
    if (current == NULL) {
        printf("Element not found!\n");
        return;
    }
    if (prev == NULL) {
        matrix->rowHeaders[row] = current->right;
    } else {
        prev->right = current->right;
    }

    // 在列链表中删除节点
    current = matrix->colHeaders[col];
    prev = NULL;
    while (current != NULL && current->row != row) {
        prev = current;
        current = current->down;
    }
    if (prev == NULL) {
        matrix->colHeaders[col] = current->down;
    } else {
        prev->down = current->down;
    }

    // 释放节点内存
    free(current);
}

// 查找节点
MatrixNode* findElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) {
    if (row <= 0 || row > matrix->rows || col <= 0 || col > matrix->cols) {
        printf("Invalid position!\n");
        return NULL;
    }

    MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[row];
    while (current != NULL && current->col != col) {
        current = current->right;
    }

    return current;
}

// 打印稀疏矩阵
void printSparseMatrix(SparseMatrix* matrix) {
    for (int i = 1; i <= matrix->rows; i++) {
        MatrixNode* current = matrix->rowHeaders[i];
        for (int j = 1; j <= matrix->cols; j++) {
            if (current != NULL && current->col == j) {
                printf("%d ", current->value);
                current = current->right;
            } else {
                printf("0 ");
            }
        }
        printf("\n");
    }
}


int main() {
    // 创建一个3x3的稀疏矩阵
    SparseMatrix* matrix = createSparseMatrix(6, 6);

    // 插入元素
    insertElement(matrix, 1, 3, 5);
    insertElement(matrix, 1, 4, 2);
    insertElement(matrix, 5, 2, 1);
    insertElement(matrix, 5, 1, 8);
    insertElement(matrix, 5, 5, 7);

    // 打印稀疏矩阵
    printf("Sparse Matrix:\n");
    printSparseMatrix(matrix);


    // 查找节点
    MatrixNode* node = findElement(matrix, 1, 4);
    if (node != NULL) {
        printf("\nFound node: (%d, %d, %d)\n", node->row, node->col, node->value);
    } else {
        printf("\nNode not found!\n");
    }
    // 删除节点
    deleteElement(matrix,5,5);
    printf("Sparse Matrix after deletion:\n");
    printSparseMatrix(matrix);

    // 销毁稀疏矩阵
    destroySparseMatrix(matrix);

    return 0;
}

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【前端】NodeJS核心知识点整理

1.Node.js入门案例 1.1.什么是Node.js JS是脚本语言&#xff0c;脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS&#xff0c;浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS&#xff0c;NodeJS就是一个解析器。 每一种解析器都是一个运行环境&#xff0c;不但…

C/C++数据结构之深入了解线性表:顺序表、单链表、循环链表和双向链表

线性表是一种基本的数据结构&#xff0c;它在计算机科学中起着至关重要的作用。线性表用于存储一系列具有相同数据类型的元素&#xff0c;这些元素之间存在顺序关系。在C/C中&#xff0c;我们可以使用各种方式来实现线性表&#xff0c;其中包括顺序表、单链表、循环链表和双向链…

基于白鲸优化算法BWO优化的VMD-KELM光伏发电短期功率预测MATLAB代码(含详细算法介绍)

微❤关注“电气仔推送”获得资料&#xff08;专享优惠&#xff09; VMD适用于处理非线性和非平稳信号&#xff0c;例如振动信号、生物信号、地震信号、图像信号等。它在信号处理、振动分析、图像处理等领域有广泛的应用&#xff0c;特别是在提取信号中的隐含信息和去除噪声方面…

无头浏览器自动化:Puppeteer 帮你释放效能 | 开源日报 No.64

facebook/react Stars: 209.5k License: MIT React是一个用于构建用户界面的JavaScript库。它具有以下优势和特点&#xff1a; 声明式&#xff1a;React使得创建交互式UI变得轻松。您可以为应用程序中的每个状态设计简单视图&#xff0c;当数据发生更改时&#xff0c;React会…

Postman日常操作

一.Postman介绍 1.1第一个简单的demo 路特斯&#xff08;英国汽车品牌&#xff09;_百度百科 (baidu.com) 1.2 cookie 用postman测试需要登录权限的接口时&#xff0c;会被拦截&#xff0c;解决办法就是每次请求接口前&#xff0c;先执行登录&#xff0c;然后记住cookie或者to…