好的，我们开始。 C++实现稀疏矩阵计算：存储格式（CSR/COO）与算法性能优化 大家好，今天我们来深入探讨C++中稀疏矩阵的计算，重点关注两种常用的存储格式：COO (Coordinate List) 和 CSR (Compressed Sparse Row)，并讨论如何进行算法性能优化。稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在科学计算、机器学习、图论等领域，经常会遇到大规模的稀疏矩阵，高效的存储和计算方案至关重要。 1. 稀疏矩阵存储格式 传统的二维数组存储方式对于稀疏矩阵来说非常浪费空间，因为需要存储大量的零元素。为了解决这个问题，人们提出了多种稀疏矩阵存储格式，其中COO和CSR是两种最常用的格式。 1.1 COO (Coordinate List) COO格式使用三个数组来存储稀疏矩阵： row: 存储非零元素的行索引。 col: 存储非零元素的列索引。 val: 存储非零元素的值。 这三个数组的长度都等于非零元素的个数。 代码示例 (COO) #include <iostream> #include <vector> struct COO { s …