如您所知,我们可以在压缩行存储(CRS)中编写稀疏矩阵(或者,压缩稀疏行(CSR))。设A是一个m矩阵。A的转置是n×m矩阵A‘,使得对于所有0 <= i
我需要编写在CRS表示中转换矩阵的算法。我如何处理这个问题?
发布于 2019-04-04 17:32:20
我在找类似的东西。这是我的算法。我不知道它是不是最快的,但我认为它很好。
编辑:本质上相同的算法是在C++模块中为枕骨实现的。
假设矩阵由以下结构表示:
struct CRSMatrix
{
int n; // number of rows
int m; // number of columns
int nz; // number of non-zero elements
std::vector<double> val; // non-zero elements
std::vector<int> colIndex; // column indices
std::vector<int> rowPtr; // row ptr
};这个职能是这样做的:
CRSMatrix sparse_transpose(const CRSMatrix& input) {
CRSMatrix res{
input.m,
input.n,
input.nz,
std::vector<double>(input.nz, 0.0),
std::vector<int>(input.nz, 0),
std::vector<int>(input.m + 2, 0) // one extra
};
// count per column
for (int i = 0; i < input.nz; ++i) {
++res.rowPtr[input.colIndex[i] + 2];
}
// from count per column generate new rowPtr (but shifted)
for (int i = 2; i < res.rowPtr.size(); ++i) {
// create incremental sum
res.rowPtr[i] += res.rowPtr[i - 1];
}
// perform the main part
for (int i = 0; i < input.n; ++i) {
for (int j = input.rowPtr[i]; j < input.rowPtr[i + 1]; ++j) {
// calculate index to transposed matrix at which we should place current element, and at the same time build final rowPtr
const int new_index = res.rowPtr[input.colIndex[j] + 1]++;
res.val[new_index] = input.val[j];
res.colIndex[new_index] = i;
}
}
res.rowPtr.pop_back(); // pop that one extra
return res;
}https://stackoverflow.com/questions/49395986
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