C++数据结构学习之稀疏矩阵

开发 后端
什么叫稀疏矩阵?本文结合作者个人观点,向读者介绍了自己对稀疏矩阵的认识,为读者学习提供了些许参考。

  C++数据结构中,先说说什么叫稀疏矩阵。你说,这个问题很简单吗,那你一定不知道中国学术界的嘴皮子仗,对一个字眼的“抠”将会导致两种相反的结论。这是清华2000年的一道考研题:“表示一个有1000个顶点,1000条边的有向图的邻接矩阵有多少个矩阵元素?是否稀疏矩阵?”如果你是个喜欢研究出题者心理活动的人,你可以看出这里有两个陷阱,就是让明明会的人答错,我不想说出是什么,留给读者思考。姑且不论清华给的标准答案是什么,那年的参考书是严蔚敏的《数据结构(C语言版)》,书上对于稀疏矩阵的定义是这样的:“非零元较零元少(注:原书下文给出了大致的程度),且分布没有一定规律”,照这个说法,那题的答案应该是不一定是稀疏矩阵,因为可能是特殊矩阵(非零元分布有规律)。

  自从2002年换参考书后,很多概念都发生了变化,最明显的是从多少开始计数(0还是1),从而导致的是空树的高度变成了-1,只有一个根节点的树高度是0。很不幸的是树高的问题几乎年年都考,在你下笔的时候,总是犯点嘀咕,总不是一朝天子一朝臣吧,会不会答案是个兼容版本?然后,新参考书带的习题集里引用了那道考研题,答案是是稀疏矩阵。你也许会惊讶这年头咸鱼都会游泳了,但这个答案和书并不矛盾,因为在这本黄皮书里,根本就没有什么特殊矩阵,自然就一定是稀疏矩阵了。

  其实,这两本书在这个问题上也没什么原则上的问题,C版的是从数据结构实现区分出特殊矩阵和稀疏矩阵,毕竟他们实现起来很不相同;新书一股脑把非零元少的矩阵都当成稀疏矩阵,当你按照这种思路做的时候就会发现,各种结构特殊的非零元很少的矩阵,如果用十字链表来储存的话,比考虑到它的特殊结构得出的特有储存方法,仅仅是浪费了几个表头节点和一些指针域,再有就是一些运算效率的降低。从我个人角度讲,我更喜欢多一些统一,少一些特别,即使牺牲一点效率;所以在这一点上我赞同新参考书的做法。而在计数起点上,我更喜欢原来的做法;毕竟,研究数据结构要考虑人的思考习惯,而不是计算机喜欢什么;你非得说表中的***个元素是第0个,空树的高是-1,怎么不让人心里起疙瘩。数据结构是人们构造算法时思维和计算机实现的桥梁、中介,它应该符合人的思考习惯,即使在它实现的时候内部做了某些转换。开始废话了这么多,希望没打消了你往下看的心情,好,言归正传。

  这里的十字链表是这样构成的:用链表模拟矩阵的行(或者列,这可以根据个人喜好来定),然后,再构造代表列的链表,将每一行中的元素节点插入到对应的列中去。书中为了少存几个表头节点,将行和列的表头节点合并到了一起——实际只是省了几个指针域,如果行和列数不等,多余的数据域就把这点省出的空间又给用了。这点小动作让我着实废了半天劲,个人感觉,优点不大,缺点不少,不如老老实实写得象个十字链表,让人也好看一些,这是教科书,目的是教学。实在看得晕的人,参阅C版的这部分内容,很清晰。我也不会画图,打个比方吧:这个十字链表的逻辑结构就像是一个围棋盘(没见过,你就想一下苍蝇拍,这个总见过吧),而非零元就好像是在棋盘上放的棋子,总共占的空间就是,确定那些线的表头节点和那些棋子代表的非零元节点。***,我们用一个指针指向这个棋盘,这个指针就代表了这个稀疏矩阵。

  现在,让我们看看非零元节点最少需要哪几个域,data必须的,down、right把线画下去,好像不需要别的了。再看看表头节点,由于是链表的表头节点,所以就和后边的节点一样了。然后,行链表和列链表的表头节点实际上也各构成了一个链表,我们给他们添加一个公有的表头节点。***,通过指向这个行列链表表头构成的链表的公有的表头节点的指针,我们就可以访问稀疏矩阵了。

  好像和书上的不一样——非零元节点没了指示位置的I、j,实际上,对于确定非零元在矩阵中的位置,I、j不是必须的,看着围棋盘你就会很清楚。但是很不幸,不是把他们存起来就万事大吉了,最起码,必须考虑加法和乘法的效率,请你想想如果用上面的那种结构,如何完成。

  如果你细想想,就会发现,非零元节点如果没有指示位置的域,那么做加法和乘法时,为了确定节点的位置,每次都要遍历行和列的链表。因此,为了运算效率,这个域是必须的。为了看出十字链表和单链表的差异,我从单链表派生出十字链表,这需要先定义一种新的结构,如下:

  1. class MatNode  
  2. {  
  3. public:  
  4. int data;  
  5. int row, col;  
  6. union { Node<MatNode> *down; List<MatNode> *downrow; };  
  7. }; 

  另外,由于这样的十字链表是由多条单链表拼起来的,为了访问每条单链表的保护成员,要声明十字链表类为单链表类的友元。即在class List的声明中添加friend class Matrix;

#p#

  稀疏矩阵的定义和实现

  1. #ifndef Matrix_H  
  2. #define Matrix_H  
  3.  
  4. #include "List.h"  
  5.  
  6. class MatNode  
  7. {  
  8. public:  
  9. int data;  
  10. int row, col;  
  11. union { Node<MatNode> *down; List<MatNode> *downrow; };  
  12. MatNode(int value = 0, Node<MatNode> *p = NULL, int i = 0, int j = 0)  
  13. : data(value), down(p), row(i), col(j) {}  
  14. friend ostream & operator << (ostream & strm, MatNode &mtn)  
  15. {  
  16. strm << '(' << mtn.row << ',' << mtn.col << ')' << mtn.data;  
  17. return strm;  
  18. }  
  19. };  
  20.  
  21. class Matrix : List<MatNode>  
  22. {  
  23. public:  
  24. Matrix() : row(0), col(0), num(0) {}  
  25. Matrix(int row, int col, int num) : row(row), col(col), num(num) {}  
  26. ~Matrix() { MakeEmpty(); }  
  27.  
  28. void MakeEmpty()  
  29. {  
  30. List<MatNode> *q;  
  31. while (first->data.downrow != NULL)  
  32. {  
  33. q = first->data.downrow;  
  34. first->data.downrow = q->first->data.downrow;  
  35. delete q;  
  36. }  
  37. List<MatNode>::MakeEmpty();  
  38. row = col = num = 0;  
  39. }  
  40.  
  41. void Input()  
  42. {  
  43. if (!row) { cout << "输入矩阵行数:"; cin >> row; }  
  44. if (!col) { cout << "输入矩阵列数:"; cin >> col; }  
  45. if (!num) { cout << "输入非零个数:"; cin >> num; }  
  46. if (!row || !col || !num) return;  
  47. cout << endl << "请按顺序输入各个非零元素,以列序为主,输入0表示本列结束" << endl;  
  48. int i, j, k, v;//i行数 j列数 k个非零元 v非零值  
  49. Node<MatNode> *p = first, *t;  
  50. List<MatNode> *q;  
  51. for (j = 1; j <= col; j++) LastInsert(MatNode(0, NULL, 0, j));  
  52. for (i = 1; i <= row; i++)  
  53. {  
  54. q = new List<MatNode>;  
  55. q->first->data.row = i;  
  56. p->data.downrow = q;  
  57. p = q->first;  
  58. }  
  59. j = 1; q = first->data.downrow; First(); t = pNext();  
  60. for (k = 0; k < num; k++)  
  61. {  
  62. if (j > col) break;  
  63. cout << endl << "输入第" << j << "列非零元素" << endl;  
  64. cout << "行数:"; cin >> i;  
  65. if (i < 1 || i > row) { j++; k--; q = first->data.downrow; t = pNext(); continue; }  
  66. cout << "非零元素值"; cin >> v;  
  67. if (!v) { k--; continue; }  
  68. MatNode matnode(v, NULL, i, j);  
  69. p = new Node<MatNode>(matnode);  
  70. t->data.down = p; t = p;  
  71. while (q->first->data.row != i) q = q->first->data.downrow;  
  72. q->LastInsert(t);  
  73. }  
  74. }  
  75.  
  76. void Print()  
  77. {  
  78. List<MatNode> *q = first->data.downrow;  
  79. cout << endl;  
  80. while (q != NULL)  
  81. {  
  82. cout << *q;  
  83. q = q->first->data.downrow;  
  84. }  
  85. }  
  86.  
  87. Matrix & Add(Matrix &matB)   
  88. {  
  89. //初始化赋值辅助变量  
  90. if (row != matB.row || col != matB.col || matB.num == 0) return *this;  
  91. Node<MatNode> *pA, *pB;  
  92. Node<MatNode> **pAT = new Node<MatNode>*[col + 1];  
  93. Node<MatNode> **pBT = new Node<MatNode>*[matB.col + 1];  
  94. List<MatNode> *qA = pGetFirst()->data.downrow, *qB = matB.pGetFirst()->data.downrow;  
  95. First(); matB.First();  
  96. for (int j = 1; j <= col; j++)  
  97. {  
  98. pAT[j] = pNext();  
  99. pBT[j] = matB.pNext();  
  100. }  
  101.  
  102. //开始  
  103. for (int i = 1; i <= row; i++)  
  104. {  
  105. qA->First(); qB->First();  
  106. pA = qA->pNext(); pB = qB->pNext();  
  107. while (pA != NULL && pB !=NULL)  
  108. {  
  109. if (pA->data.col == pB->data.col)  
  110. {  
  111. pA->data.data += pB->data.data;  
  112. pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down; qB->Remove();  
  113. if (!pA->data.data)  
  114. {  
  115. pAT[pA->data.col]->data.down = pA->data.down;  
  116. qA->Remove();  
  117. }  
  118. else   
  119. {  
  120. pAT[pA->data.col] = pA;  
  121. qA->pNext();  
  122. }  
  123. }  
  124.  
  125. else 
  126. {  
  127. if (pA->data.col > pB->data.col)  
  128. {  
  129. pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down;  
  130. qB->pRemove();  
  131. pB->data.down = pAT[pB->data.col]->data.down;  
  132. pAT[pB->data.col]->data.down = pB;  
  133. pAT[pB->data.col] = pB;  
  134. qA->InsertBefore(pB);  
  135. }  
  136.  
  137. else if (pA->data.col < pB->data.col)   
  138. {  
  139. pAT[pA->data.col] = pA;  
  140. qA->pNext();  
  141. }  
  142. }  
  143. pA = qA->pGet();pB = qB->pGet();  
  144. }  
  145.  
  146. if (pA == NULL && pB != NULL)   
  147. {  
  148. qA->pGetPrior()->link = pB;  
  149. qB->pGetPrior()->link = NULL;  
  150. while (pB != NULL)  
  151. {  
  152. pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down;  
  153. pB->data.down = pAT[pB->data.col]->data.down;  
  154. pAT[pB->data.col]->data.down = pB;  
  155. pAT[pB->data.col] = pB;  
  156. pB = pB->link;  
  157. }  
  158. }  
  159.  
  160. if (pA !=NULL)  
  161. {  
  162. while (qA->pGet() != NULL)  
  163. {  
  164. pAT[pA->data.col] = pA;  
  165. qA->pNext();  
  166. }  
  167. }  
  168.  
  169. qA = qA->first->data.downrow; qB = qB->first->data.downrow;  
  170. }  
  171. delete []pAT; delete []pBT;  
  172. return *this;  
  173. }  
  174. private:  
  175. int row, col, num;  
  176. };  
  177.  
  178. #endif 

  【说明】对于十字链表来说,只要记住对每个节点的操作,要同时考虑它的两个指针域,那么,各种算法的理解都不是很难。比如说矩阵加法,“两个矩阵相加和两个一元多项式相加极为相似,所不同的是一元多项式只有一个变元(指数项),而矩阵中每个非零元有两个变元(行值和列值),每个节点既在行表中又在列表中,致使插入和删除节点时指针的修改稍为复杂,故需要更多的辅助指针。”(《数据结构(C语言版)》)其实private的row等可以放在首行的头节点里的,但为了清晰一点(本来就够乱了),我把他们单立出来了。另外,很多地方考虑不是很周全,要是不按照注明的要求使用,很容易就会出错。

【编辑推荐】

  1. 1.51 将稀疏矩阵表示为数组
  2. 经典四讲贯通C++排序之一 插入排序
  3. 1.51.1 如何把两个稀疏矩阵相加
  4. 给C++初学者的50个忠告
  5. C++数据结构学习之栈和队列
  6. 程序员必看 c++笔试题汇总
责任编辑:韩亚珊 来源: 天极网
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