稀疏矩阵压缩存储的C语言实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 稀疏矩阵 压缩 实现 * @author wid * @date 2013-11-04 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <string.h> #define TRUE 1 #define FAL

转置矩阵 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 32768K  有疑问?点这里^_^ 题目链接:http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=1592 题目描述 把矩阵A的行换成相应的列,得到的新矩阵称为A的转置矩阵,记作A'或A.给你一个矩阵,求它的转置矩阵. 输入 输入数据的第一行是两个正整数R和C(1<=R,C<=10),分别代表矩阵的行数和列数.接下来

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

对称矩阵 对于一个矩阵结构显然用一个二维数组来表示是非常恰当的,但在有些情况下,比如常见的一些特殊矩阵,如三角矩阵.对称矩阵.带状矩阵.稀疏矩阵等,从节约存储空间的角度考虑,这种存储是不太合适的.下面从这一角度来考虑这些特殊矩阵的存储方法. 对称矩阵的特点是:在一个n 阶方阵中,有aij=aji ,其中1≤i , j≤n,如图5.5 所示是一个5阶对称矩阵.对称矩阵关于主对角线对称,因此只需存储上三角或下三角部分即可,比如,我们只存储下三角中的元素aij,其特点是j≤i 且1≤i≤n,对于上三角

原文链接:https://www.cnblogs.com/SimonHu1993/p/7573868.html mysql无法压缩存储表情compress(str),就选择过滤把emoji表情符号替换成□.查了unicode码表,做了一个过滤的工具类,使用正则表达式过滤表情字符,有更好解决方案欢迎留言 import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.commons.lang.Str

任务要求 把棋盘当作一个稀疏矩阵,0表示没棋,1表示黑棋,2表示蓝棋. 把该稀疏矩阵压缩以三元组形式表示并以文件形式保存,再写另一个程序读取文件中的信息把压缩后的三元组还原成原来的稀疏矩阵. 其中三元组的第一行用来存储原始稀疏矩阵的行数.列数和有效的数据个数,其余行用来存储有效的非0数据 思路分析 稀疏矩阵的压缩 遍历原始的稀疏矩阵,得到有效的数据个数sum 根据sum创建三元组new int [sum+1] [3](即sum+1行3列的二维数组) 将二维数据的有效数据存入三元组中 稀疏矩阵的解

1. 前言 什么是特殊矩阵? C++,一般使用二维数组存储矩阵数据. 在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同的数据或有许多零数据,且分布呈现出一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵. 为了节省存储空间,可以设计算法,对这类特殊矩阵进行压缩存储,让多个相同的非零数据只分配一个存储空间:对零数据不分配空间. 本文将讲解如何压缩这类特殊矩阵,以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响. 2. 压缩对称矩阵 什么是对称矩阵? 在一个n阶矩阵A中,若所有数据满足如下述特性,则可称A为对称矩阵. a[i][j]

以前就用过自己搭建MySQL服务器的两种存储引擎MyISAM和InnoDB(也用过一点Memory方式),在今年初转向阿里云关系型数据库服务RDS的时候,看到可调参数中有一个TokuDB,不过不太了解也没有管. 最近同事转给我阿里云介绍TokuDB的文章,其中压缩存储的特性对我们来说很有吸引力,因为我们的数据库一般都偏大,已经转到阿里云的就有几百个GB了,加上以后要转的肯定是TB数量级的,而且目前还是用的MyISAM,如果用InnoDB的话,那还要扩大数倍,仅仅是存储的费用就让人难以承受.但My

刚刚刷java选择题,遇到的对称矩阵压缩存储问题,我们知道对称矩阵是aij=aji的矩阵,压缩存储可以采用一维数组和二维数组存储. 此处只讨论一维数组存储的形式,设数组下标从0开始,对称矩阵为n维矩阵. 此矩阵有n*n个元素,主对角线上有n个,因为aij=aji,所以只需要存储上三角或者下三角的元素即可,所以数组的容量为(n*n-n)/2+n=n(n+1)/2 (注:-n是先去除主对角线上的元素) n阶对称矩阵的压缩存储对应关系   aij=aji   1<=i<=n,1<=j<=

数据太大压缩存储,可以使用zlib中的压缩函数,代码如下: import ujson import MySQLdb import zlib import base64 kwargs = { 'host': '0.0.0.0', 'port': 3307, 'db': 'test', 'user': 'test_user', 'passwd': 'xxxxxxxxxxxx' } def trans_data(): """ 将json数据dumps存储到mysql中 其中一列数据

如题,redis是采用了ziplist 元素在不足一定数量时采用压缩存储 hash: zset: list: 如上图所示: ziplist-entries:最大元素数量(即存储了多少个元素) ziplist-value:最大存储空间 Kb 以hash-max-ziplist-entries = 1000为例,就是存储1000节点以内就可使用压缩的方式存储数据了.

在一些嵌入式的项目设计中,空间是相当宝贵的,因为一个CPU的存储是有限的,所以此时我们在保存数据的时候,喜欢来进行压缩保存,著名的有哈夫曼树算法,专门用来做压缩的算法,当然,本节我们不讨论这些稍微高级的算法,写一个简单的例子,开发中遇见的,比如,我想把0xfe,0xf1,0x3e,0x3c这四个字节的数据存放在8个字节的buf里去,低4位在前,高4位在后,依次类推,存够8个byte.这时第一反应就是采用数组来进行设计这样的一个算法,如何设计? 假设,uchar tab[] = {0xfe , 0

http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4273506.html 稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行

稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行列),每个三元组自己可以定位,因此空间不是最优. (2)Compressed Sparse Ro

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no

Hadoop压缩配置 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中 ．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

在将mysql数据导入到hbase数据的过程中,发现hbase的数据容量增加很快, 原本在mysql存储30G容量的数据导入到hbase一直增加到快150G(还未完全导入,手动结束), 而采用默认3个备份储存的话,基本上真个集群有450G的容量. 查看了一些资料,发现hbase的储存确实耗空间,一般hbase采用压缩算法来解决,其中snappy 的算法收到Google的推崇,而且CDH中,直接安装了snappy的库,所以直接用了. hbase> disable 'test' hbase> al

coming from http://www.cnblogs.com/smark/archive/2012/05/03/2480034.html 在编写网络通讯的时候我们经常需要把一些数据存储到byte[]中然后再发送出去,数值则是我们经常处理的数据成员.发越少的东西意味着使用更少的IO和带宽 ,所以对传输数据进行压缩也是件非常重要的事情.接下来提到的就是一种基于数字存储的方式在大多数情况下可以节省数值存储空间. Varint 是一种紧凑的表示数字的方法.它用一个或多个字节来表示一个数字,值越小

一.Hive的压缩和存储 1,MapReduce支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 对应的编码/解码器 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec Gzip gzip DEFLATE .gz 否 org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 org.apache.hadoop.io.com

python(PIL)图像处理(等比例压缩.裁剪压缩) 缩略(水印)图 http://outofmemory.cn/code-snippet/12264/python-PIL-image-process-kind-pack--pack--scheme

package 数组和矩阵; public class DuiChenJuZhenYaSuo { int[] arr; int order; //矩阵的阶数 int n; //压缩后一位数组的个数 public DuiChenJuZhenYaSuo(int order) { this.n= order * (order + 1) / 2; this.arr = new int[this.n]; this.order = order; } public void init(int[][] a) {