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求带状矩阵的一维数组的寻址方式
novice2008
2008-09-14 11:47:37
这是个一半带状矩阵,两边不对称,从最下方的对角线开始,沿对角线方向顺序存储。
比如D(4,3);
d(2,0)d(3,1)d(1,0)d(2,1)....
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求带状矩阵的一维数组的寻址方式
这是个一半带状矩阵,两边不对称,从最下方的对角线开始,沿对角线方向顺序存储。 比如D(4,3); d(2,0)d(3,1)d(1,0)d(2,1)....
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novice2008
2008-09-14
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打错字了,是一般带状矩阵,不是一半
novice2008
2008-09-14
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忘说了,只要存储下带状区域
多维
数组
的存储和特殊
矩阵
的压缩存储
线性表中的数据元素可以包括多个数据项如字符型变量项姓名、整型变量学号、指向后继的地
址
变量,但是线性表中的数据元素的值不能再被分,即数据元素本身不能是一个数据结构(上述学号、姓名不是一个类型的变量所以不是数据结构)。
数组
和广义表就可以看成线性表在上述含义下的扩展:表中的数据元素本身也是一个数据结构。 一维
数组
不用多说,看作一个正常的顺序储存结构的线性表就行。二维
数组
可以看作数据元素是定长线性表的一维
数组
。由此可推广到n维
数组
,n维
数组
中含有个元素,即第1维到第n维
复习—
数组
と广义表の习题
摘选了部分客观题。嘿咻,加油! 1.稀疏
矩阵
一般的压缩存储方法有两种,即( C ) A.二维
数组
和三维
数组
B.三元组和散列 C.三元组和十字链表 D.散列和十字链表 基础知识,记忆一下。 2.
数组
与一般线性表的区别主要是( D )。 A.存储方面 B.元素类型方面 C.逻辑结构方面 D.不能进行插入和删除运算
数组
一经定义,它的维度和维界就不再改变。因此,除了初始化和销毁之外,
数组
只有存取元素和修改元素的操作 3.稀疏
矩阵
的压缩存储方法是只存储( A ) A.非零元素 B.三元组 C.aij D.i,
数据结构_特殊
矩阵
的压缩存储
数据结构_特殊
矩阵
的压缩存储对称
矩阵
三角
矩阵
对角
矩阵
压缩存储:对于一个
矩阵
之中的相同元素分配同一存储单元。
矩阵
的压缩存储通常是将二维数据存储的
矩阵
映射到一维
数组
之中。 对称
矩阵
若n阶
矩阵
满足a ij = a ji (1<=i,j<=n),称为n阶对称
矩阵
。 若n阶
矩阵
为对称
矩阵
,那么实现压缩存储,只需要对
矩阵
的含对角线的上三角进行存储。(如图的虚线框内)对于对称
矩阵
可以用上三角也可以用下三角,下三角的表达式容易推导,所以采用下三角,想用上三角的可以参考三角
矩阵
的内容。 我们需要把虚线框
多维
数组
与特殊
矩阵
的压缩存储
数组
是由类型相同的数据元素构成的有序集合,每个数据元素称为一个
数组
元素,每个元素受(n>=1)个线性关系的的约束,每个元素在n个线性关系中的序号i1,i2...in称为该元素的下标,并称该
数组
为n维
数组
.
数组
的存储结构与
寻
址
由于
数组
一般要
求
实现随机存取,所以一般采用顺序存储结构.由于内存单元是一维,而多维
数组
是多维的结构,所以采用顺序存储结构存储
数组
首先需要将多维结构映射到一维结构中.二维
【python数据结构】多维
数组
在程序设计语言中大都提供了
数组
作为构造数据类型,本章重点讨论
数组
以及特殊
矩阵
的存储与
寻
址
。 目录
数组
数组
的定义
数组
的特点
数组
的基本操作
数组
的存储结构与
寻
址
一维
数组
二维
数组
按行优先存储的
寻
址
矩阵
的压缩存储 特殊
矩阵
和稀疏
矩阵
压缩存储的基本思想 对称
矩阵
三角
矩阵
下三角
矩阵
: 上三角
矩阵
: 对角
矩阵
稀疏
矩阵
转置操作: 十字链表 本章总结
数组
数组
的定义
数组
是由一组类型相同的数据元素构成的有序集合,每个数据元素称为一个数...
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