为什么大量的问题可以用稀疏矩阵表示？
2023-05-13 阅读 33
稀疏矩阵指的是矩阵中大部分元素都是零的矩阵。在实际应用中，许多问题的数据都是非常稀疏的，即大部分数据都是零。这是因为很多问题中的数据都是高度局部化的，只与少量的变量有关系。例如，在社交网络中，一个人只能与少数人有联系，而与其他人没有联系；在自然语言处理中，一个词只会与少数词汇有关系，而与其他词汇没有关系。
因此，对于这些稀疏的数据，使用稀疏矩阵表示可以大大节省存储空间和计算时间。相比于密集矩阵，稀疏矩阵中有很多零元素，可以通过跳过这些零元素，减少计算量。同时，稀疏矩阵的存储方式也可以更加高效，只需要存储非零元素的值和位置即可。
因此，对于大量的问题，使用稀疏矩阵表示可以提高计算效率和存储效率。
更新于 2023年05月20日
