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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C系语言中多维数组的理解

int array[m][n];

这个二维数组,可以堪称是m个长度为n的一维数组。

在内存中排列的方式是[0][1]..[n-1]  [0][1]...[n-1]....一共m组这样的。

在访问时,array[m][n] = *(*(array+m)+n),对N维的数组取值时要用到N个*。

参考了这个:http://blog.csdn.net/hai836045106/article/details/6729756[......]

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数据结构重读 - KMP串匹配算法

设:m是模式串pattern的长度,n是主串长度

传统的字符串匹配(暴力法)的时间复杂度是O(n*m)。

而KMP串匹配算法可以将时间复杂度降为O(n+m),这需要一个额外的预处理O(m)。

KMP优化的地方在于:当出现字符失配的情况时,无需回溯i指针,而是利用已经匹配的部分,将模式串尽可能向右滑动一部分。

实际上:KMP的预处理本身就是一个模式串pattern“自我匹配”的过程。因此,预处理和kmp算法主体非常神似。

预处理过程:
int get_next(ch[......]

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