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压缩存储-三角矩阵 可视化交互式动画版

图码-数据结构可视化动画版

给定一个 维度为 N * N的 下三角矩阵 M[][] ,任务是 通过仅存储非零元素将其转换为 一维数组。

例子:

输入: M[][] = {{1, 0, 0, 0}, {2, 3, 0, 0}, {4, 5, 6, 0}, {7, 8, 9, 10}} 
输出:
按行:{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} 按
列:{1, 2, 4, 7, 3, 5, 8, 6, 9, 10解释
矩阵的所有非零元素为{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}。 
将这些元素按行方式排列在一维数组中会生成序列 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}。
将这些元素按列排列在一维数组中会生成序列 {1, 2, 4, 7, 3, 5, 8, 6, 9, 10}。

输入: M[][] = {{1, 0, 0, }, {2, 3, 0}, {4, 5, 6}} 输出:按行:{1, 2, 3, 4
,
5 , 6}
按列:{1, 2, 4, 3, 5, 6}

方法: 要将二维矩阵转换为一维数组,可以使用以下两种方法:

行 – 主要订单

  • 在此方法中,行的相邻元素在数组中彼此相邻放置。

  • 下面的公式用于找出下三角矩阵的非零元素在一维数组中各自的位置。 
     

位置 (i, j) 处矩阵元素的索引= ((i * (i – 1))/2 + j – 1)
其中 1 ? 我,j? 尼和我? j

专栏 – 主要订单

  • 在此方法中,列的连续元素在数组中相邻放置。

  • 下面的公式用于找出下三角矩阵的非零元素在一维数组中各自的位置。 
     

位置(i, j) 处的矩阵元素索引 = (N * (j – 1) – ((j – 2) * (j – 1))/2) + (i – j)
其中 1 ? 我,j? 尼和我? j
 

  •  

请按照以下步骤解决问题:

  • 初始化一个数组(例如 A[] ) 来存储矩阵的非零元素。
  • 遍历矩阵 M[][] 并使用行优先映射公式 找到矩阵的非零元素在数组 A[] 中的索引,并将每个非零元素插入数组 A[] 中。
  • 完成上述步骤后,打印数组 A[] 进行行优先映射。
  • 再次 遍历矩阵 M[][] 并使用列主映射公式找到矩阵的非零元素在数组 A[] 中的索引,并将每个非零元素插入数组 A[] 中。
  • 完成上述步骤后, 打印数组 A[] 以进行列主映射。

下面是上述方法的实现:

C++

// C++ program for the above approach
#include <iostream>
using namespace std;
 
// Class of Lower Triangular Matrix
class LTMatrix {
 
private:
    // Size of Matrix
    int n;
 
    // Pointer
    int* A;
 
    // Stores the count of non-zero
    // elements
    int tot;
 
public:
    // Constructor
    LTMatrix(int N)
    {
        this->n = N;
        tot = N * (N + 1) / 2;
        A = new int[N * (N + 1) / 2];
    }
 
    // Destructor
    ~LTMatrix() { delete[] A; }
 
    // Function to display array
    void Display(bool row = true);
 
    // Function to generate array
    // in Row - Major order
    void setRowMajor(int i, int j, int x);
 
    // Function to generate array
    // in Column - Major order
    void setColMajor(int i, int j, int x);
 
    // Function to find size of array
    int getN() { return n; }
};
 
// Function to generate array from
// given matrix by storing elements
// in column major order
void LTMatrix::setColMajor(int i, int j, int x)
{
    if (i >= j) {
 
        int index
            = (n * (j - 1) - (((j - 2) * (j - 1)) / 2))
              + (i - j);
 
        A[index] = x;
    }
}
 
// Function to generate array from
// given matrix by storing elements
// in row major order
void LTMatrix::setRowMajor(int i, int j, int x)
{
    if (i >= j) {
        int index = (i * (i - 1)) / 2 + j - 1;
        A[index] = x;
    }
}
 
// Function to display array elements
void LTMatrix::Display(bool row)
{
    for (int i = 0; i < tot; i++) {
        cout << A[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}
 
// Function to generate and display
// array in Row-Major Order
void displayRowMajor(int N)
{
    LTMatrix rm(N);
 
    // Generate the array in the
    // row-major form
    rm.setRowMajor(1, 1, 1);
    rm.setRowMajor(2, 1, 2);
    rm.setRowMajor(2, 2, 3);
    rm.setRowMajor(3, 1, 4);
    rm.setRowMajor(3, 2, 5);
    rm.setRowMajor(3, 3, 6);
    rm.setRowMajor(4, 1, 7);
    rm.setRowMajor(4, 2, 8);
    rm.setRowMajor(4, 3, 9);
    rm.setRowMajor(4, 4, 10);
 
    // Display array elements
    // in row-major order
    cout << "Row-Wise:\n";
 
    rm.Display();
}
 
// Function to generate and display
// array in Column-Major Order
void displayColMajor(int N)
{
    LTMatrix cm(N);
 
    // Generate array in
    // column-major form
    cm.setColMajor(1, 1, 1);
    cm.setColMajor(2, 1, 2);
    cm.setColMajor(2, 2, 3);
    cm.setColMajor(3, 1, 4);
    cm.setColMajor(3, 2, 5);
    cm.setColMajor(3, 3, 6);
    cm.setColMajor(4, 1, 7);
    cm.setColMajor(4, 2, 8);
    cm.setColMajor(4, 3, 9);
    cm.setColMajor(4, 4, 10);
 
    // Display array elements
    // in column-major form
    cout << "Column-Wise:\n";
    cm.Display(false);
}
 
// Driver Code
int main()
{
    // Size of row or column
    // of square matrix
    int N = 4;
 
    // Function Call for row major
    // mapping
    displayRowMajor(N);
 
    // Function Call for column
    // major mapping
    displayColMajor(N);
 
    return 0;
}


            

Java

Python3

C#

Javascript

输出:  

行方面:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
按列:
1 2 4 7 3 5 8 6 9 10

 

时间复杂度: O(N 2 )
辅助空间: O(N 2 )

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