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数据结构重读 – 矩阵的压缩和存储

矩阵在数值运算中很常见,本节关注如何存储矩阵的元,从而使矩阵的各种运算能有效进行。

如果矩阵中有许多相同值的元素或者很多零元素。有时为了节省存储空间,可以对这类矩阵进行存储压缩,称为稀疏矩阵。更进一步的,如果稀疏矩阵的相同值或零元素分布还是有规律的,我们可以称他们为特殊矩阵

对称矩阵

例如:

1 2 4
2 3 5
4 5 6

我们可以为每一对称元分配一个存储空间,即可以将n^2个元压缩存储到n*(n+1)/2个空间中。

假设在线性(一元)数组中存储,下[……]

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Xapian压缩数据库

压缩数据库可以减小数据库体积,提高检索性能。

基本,我们用-F(如果你之后不准备再更新数据库了)和-b 16KB(一般来说,Block Size越大,越高效)

 注:如果你的Database是通过间断Update进去的。即多次commit进去的。那么上述压缩会非常有用。以我的情况为例:100万文档,分50次建的索引,索引压缩前,对于DF大的Query经常在3[……]

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