210-习题作业-作业十九1

矩阵、散列表和软件/插件相关知识点 矩阵是数学中的一种重要数据结构，它广泛应用于线性代数、机器学习、图像处理等领域。在计算机科学中，矩阵可以用不同的方式存储和表示，例如稀疏矩阵、dense 矩阵等。本文主要讨论稀疏矩阵的存储和表示。 稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中只有少数元素是非零元素，而其他元素都是零。在实际应用中，稀疏矩阵经常用于表示图像、网络拓扑结构等数据。由于稀疏矩阵的特殊性，它需要特别的存储和表示方式以节省存储空间和提高计算效率。 散列表（Hash Table）是一种常用的数据结构，它可以用来存储和索引大量数据。散列表的主要特点是通过哈希函数将关键字转换为索引，然后将数据存储在相应的索引位置上。散列表可以快速地插入、删除和查找数据，但是它也存在一些缺陷，例如哈希冲突和空间浪费。 在本文中，我们将讨论如何使用散列表来存储稀疏矩阵的非零元素。我们需要设计散列表的长度、散列表中元素的类型、以及元素到关键字值的转换函数。对于稀疏矩阵，我们可以选择一个大于等于非零元素个数的素数作为闭散列表的长度。散列表的每个元素存放一个矩阵的非零元素，表示一个非零元素要用三个属性：行号、列号和元素值。唯一标识一个元素的属性是行号和列号。也就是说，关键字是（行号，列号）。 为了将矩阵元素存储在散列表中，我们需要定义一个关键词到整型数的转换函数Get_Key。Get_Key函数用矩阵元素在按行序排列的序号作为它在散列表中的唯一标识。例如，如果我们想要保存一个整型的矩阵，我们可以定义一个散列表类的对象closeHashTable<matrix_entry<int> > myhash(131, Get_Key); 在插入矩阵元素时，我们需要定义一个matrix_entry的对象matrix_entry p(20,30,10);然后对 myhash 对象调用 insert 函数插入 pmyhash.insert(p);这样，我们就可以将矩阵元素存储在散列表中。 我们可以检验最后生成的非零元素的个数是否为 1%。这可以通过统计散列表中的元素个数来实现。 本文讨论了稀疏矩阵的存储和表示、散列表的基本概念和应用、以及如何使用散列表来存储稀疏矩阵的非零元素。这些知识点对计算机科学和软件/插件开发具有重要的参考价值。