『壹』 稀疏矩陣的優點
稀疏矩陣的計算速度更快,因為M AT L A B只對非零元素進行操作,這是稀疏矩陣的一個突出的優點.
假設矩陣A,B中的矩陣一樣.計算2*A需要一百萬次的浮點運算,而計算2*B只需要2 0 0 0次浮點運算.
因為M AT L A B不能自動創建稀疏矩陣,所以要用特殊的命令來得到稀疏矩陣.
前面章節中的算術和邏輯運算都適用於稀疏矩陣.
對於一個用二維數組存儲的稀疏矩陣Amn,如果假設存儲每個數組元素需要L個位元組,那麼存儲整個矩陣需要m*n*L個位元組.但是,這些存儲空間的大部分存放的是0元素,從而造成大量的空間浪費.為了節省存儲空間，可以只存儲其中的非0元素.
對於矩陣Amn的每個元素aij,知道其行號i和列號j就可以確定其位置.因此對於稀疏矩陣可以用一個結點來存儲一個非0元素.該結點可以定義如下:
[i,j,aij]
該結點由3個域組成,i:行號,j:列號;aij元素值.這樣的結點被稱為三元組結點.矩陣的每一個元素Qij,由一個三元組結點(i,j,aij)唯一確定.
例如稀疏矩陣A:
50 0 0 0
10 0 20 0
0 0 0 0
-30 0 -60 5
其對應的三元組表為：
1 1 50
2 1 10
2 3 20
4 1 -30
4 3 -60
4 4 5
『貳』 矩陣的壓縮存儲例子
稀疏矩陣壓縮存儲
一般來講，零元素多到了一定程度並且沒有規律分布的矩陣叫做稀疏矩陣。對稀疏矩陣的壓縮存儲必須充分考慮以下三個問題：
① 盡可能減少或者不存儲零元素以節省空間，降低空間復雜度。
② 盡可能快地實現數據元素的存儲位置與原有位置之間的轉換。
③ 盡可能不與零元素進行運算，以降低時間復雜度。
稀疏矩陣的壓縮存儲有三種最常見的方法，分別是三元組順序表、行邏輯鏈接順序表和十字鏈表。
『叄』 對稀疏矩陣壓縮存儲的目的是什麼 A 便於進行矩陣預算 B 便於輸入和輸出C節省存儲空間 D降低運算世間復雜度
對稀疏矩陣壓縮存儲的目的是：C節省存儲空間和D降低預算時間復雜度，如果是單選題，那麼應該選C節省存儲空間。
矩陣中非零元素的個數遠遠小於矩陣元素的總數，並且非零元素的分布沒有規律，則稱該矩陣為稀疏矩陣(sparse matrix)；與之相區別的是，如果非零元素的分布存在規律（如上三角矩陣、下三角矩陣、對角矩陣），則稱該矩陣為特殊矩陣。
稀疏矩陣的計算速度更快,因為M AT L A B只對非零元素進行操作,這是稀疏矩陣的一個突出的優點.假設矩陣A,B中的矩陣一樣.計算2*A需要一百萬次的浮點運算,而計算2*B只需要2 0 0 0次浮點運算.因為M AT L A B不能自動創建稀疏矩陣,所以要用特殊的命令來得到稀疏矩陣.
對於一個用二維數組存儲的稀疏矩陣Amn,如果假設存儲每個數組元素需要L個位元組,那麼存儲整個矩陣需要m*n*L個位元組.但是,這些存儲空間的大部分存放的是0元素,從而造成大量的空間浪費.為了節省存儲空間，可以只存儲其中的非0元素.
『肆』 稀疏矩陣的壓縮存儲只需要存儲什麼
非零元素。
對於一個用二維數組存儲的稀疏矩陣Amn，如果假設存儲每個數組元素需要L個位元組，那麼存儲整個矩陣需要m*n*L個位元組。但是，這些存儲空間的大部分存放的是0元素，從而造成大量的空間浪費。為了節省存儲空間，可以只存儲其中的非0元素。
(4)稀疏矩陣的壓縮存儲優點擴展閱讀
稀疏矩陣演算法的最大特點是通過只存儲和處理非零元素從而大幅度降低存儲空間需求以及計算復雜度，代價則是必須使用專門的稀疏矩陣壓縮存儲數據結構。稀疏矩陣演算法是典型的不規則演算法，計算訪存比很低，並且計算過程中的訪存軌跡與稀疏矩陣的稀疏結構相關。
『伍』 稀疏矩陣的壓縮存儲思想
為了節省存儲空間並且加快處理速度，需要對這類矩陣進行壓縮存儲，壓縮存儲的原則是：不重復存儲相同元素；不存儲零值元素。稀疏矩陣，有三元組表示法、帶輔助行向量的二元組表示法（也即行邏輯鏈表的順序表），十字鏈表表示法等。演算法基本思想：num[col]:第col列的非零元素個數；cpot[col]:第col列第一個非零元在b.data中的恰當位置；在轉置過程中，指示該列下一個非零元在b.data中的位置。
『陸』 特殊矩陣和稀疏矩陣哪一種採用壓縮存儲會失去隨機存取的功能為什麼
稀疏矩陣壓縮存儲後，必會失去隨機存取功能。
稀疏矩陣在採用壓縮存儲後將會失去隨機存儲的功能。因為在這種矩陣中，非零元素的分布是沒有規律的，為了壓縮存儲，就將每一個非零元素的值和它所在的行、列號做為一個結點存放在一起，這樣的結點組成的線性表中叫三元組表，它已不是簡單的向量，所以無法用下標直接存取矩陣中的元素。