<强>一、存储矩阵用一个二维数组即可。
<强>二,什么是对称矩阵:
设一个N * N的方阵,一个中任意元素Aij,当且仅当<代码> Aij==这个地方(0 & lt;=我& lt;=N-1&及0 & lt;=j & lt;=n - 1)>
<强>三,对称矩阵的压缩储存:
压缩存储称矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据,所以最多存储n (n + 1)/2个数据(相当于1 + 2 +…+ n,即等差数列求和)。
对称矩阵和压缩存储的对应关系:下三角存储i> j=, <代码> SymmetricMatrix[我][j]==Array[我* (i + 1)/2 + j]
<强>四、代码实现
# include
使用名称空间性病;
template<类T>
类CompressionMatrix
{
公众:
CompressionMatrix (T * arr int sz)
:_data(新T[深圳*(深圳+ 1)/2))
_size(深圳)
{
int指数=0;//压缩储存过程
for (int i=0; i<深圳;+ + i)
{
for (int j=0; j<深圳;+ + j)
{
如果(i>=j)//_data中储存下三角的数据
{
_data(指数)=arr (i *深圳+ j);
指数+ +;
}
其他的
打破;
}
}
}//获取某个坐标的数据,i和j代表该数据在矩阵中的横纵坐标
获取当前日期(int, int j)
{
如果(i>=j)//下三角数据
{
返回_data[我* (i + 1)/2 + j];
}//上其他三角数据
{
std:: swap (i, j);//将横坐标和从坐标值交换;
返回_data[我* (i + 1)/2 + j];
}
}//打印矩阵的数据
空白PrintfMatrix ()
{
for (int i=0; i< _size; + + i)
{
(int j=0; j< _size; + + j)
{
cout<& lt;获取当前日期(i, j) & lt; & lt;“”;
}
cout<& lt; endl;
}
}
~ CompressionMatrix ()
{
如果(_data !=NULL)
{
删除[]_data;
_data=https://www.yisu.com/zixun/NULL;
_size=0;
}
}
保护:
T * _data;//储存数据的数组
int _size;//储存原始对称矩阵的行数(或列数)
};
<强>测试代码:
int main ()
{
int [5] [5]={
{0,1,2,3,4},
{1,0,1,2,3},
{2 1 0 1 2},
{3 2 1 0 1},
{4、3、2、1、0},
}；
CompressionMatrix厘米((int *), 5);//将二维数组强制转换为一维数组指针,是问题更简单
cm.PrintfMatrix ();
返回0;
}
<强>五、运行结果
O (∩_∩) O
<强>总结
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