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 …
Python实现大规模图数据结构：CSR/CSC格式在图神经网络中的内存优化
好的，没问题。 Python实现大规模图数据结构：CSR/CSC格式在图神经网络中的内存优化 各位同学，今天我们来探讨一下如何在Python中高效地处理大规模图数据结构，特别是针对图神经网络（GNN）的应用场景。我们将重点关注两种常用的稀疏矩阵表示方法：CSR（Compressed Sparse Row）和CSC（Compressed Sparse Column），以及它们在内存优化方面的作用。 1. 图数据的表示方法 在深入CSR和CSC之前，我们先简单回顾一下图数据的几种常见表示方法： 邻接矩阵 (Adjacency Matrix): 使用一个 N x N 的矩阵来表示图，其中 N 是节点数量。A[i][j] = 1 表示节点 i 和节点 j 之间存在一条边，否则 A[i][j] = 0。 优点：简单直观，易于理解和实现。 缺点：对于稀疏图（边的数量远小于节点数量的平方），会浪费大量内存空间，因为大部分元素都是0。 邻接列表 (Adjacency List): 为每个节点维护一个列表，列表中存储与该节点相邻的所有节点。 优点：节省内存，适用于稀疏图。 缺点：查找特定边 (i, j) …
Python高级技术之：`SciPy`的稀疏矩阵：`CSR`、`CSC`和`LIL`格式的性能对比。
嘿，大家好！ 今天咱们聊聊SciPy里的稀疏矩阵，特别是CSR、CSC和LIL这仨兄弟。 稀疏矩阵这东西，简单说就是矩阵里大部分元素都是零。 如果直接用普通矩阵存，那得多浪费空间啊！ 所以就有了稀疏矩阵这种专门的存储方式，只存非零元素，省地儿！ 为啥要有这么多格式？ 你可能会问，为啥搞这么多格式啊？ CSR、CSC、LIL，光看名字都眼晕。 原因很简单，不同的存储格式，在不同的操作上性能不一样。 有的适合做加法，有的适合做乘法，有的适合修改元素。 就像不同类型的汽车，有的适合跑高速，有的适合越野。 先来认识一下这三位： CSR (Compressed Sparse Row): 行压缩稀疏矩阵。顾名思义，按行来压缩的。 适合做矩阵向量乘法，尤其是按行访问元素的场景。 CSC (Compressed Sparse Column): 列压缩稀疏矩阵。跟CSR对称，按列来压缩的。 适合做矩阵向量乘法，尤其是按列访问元素的场景。 LIL (List of Lists): 链表型稀疏矩阵。 适合动态构建矩阵，也就是不断插入新元素的场景。 但做数值计算就比较慢了。 Show me the code! …