【数据结构】串与数组

古城微笑少年丶 2024-04-07 15:12 33阅读 0赞

## 文章目录 ##

4. 串与数组

4.1 串概述

4.2 串的存储

4.3 顺序串

4.3.1 算法：基本功能

4.3.2 算法：扩容

4.3.3 算法：求子串

4.3.4 算法：插入

4.3.5 算法：删除

4.3.6 算法：比较

4.4 模式匹配【难点】

4.4.1 概述

4.4.2 Brute-Force算法：分析

4.4.3 Brute-Force算法：算法实现

4.4.4 KMP算法：动态演示

4.4.5 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 推导

4.4.6 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 算法演示

4.4.7 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 算法

4.4.8 KMP算法：next数组使用

4.4.9 KMP算法

4.5 数组

4.5.1 概述

4.5.2 数组的顺序存储（一维）

4.5.3 数组的顺序存储（二维）

4.5.4 特殊矩阵概述

4.5.5 对称矩阵压缩存储【重点】

4.5.6 三角矩阵

4.5.7 对角矩阵

4.6 稀疏矩阵

4.6.1 定义&存储方式

4.6.2 三元组表存储

4.6.3 三元组表存储：矩阵转置

4.6.4 三元组表存储：快速矩阵转置

4.6.5 十字链表存储

5. 树与二叉树

## 4. 串与数组 ##

### 4.1 串概述 ###

*  串，也称为`字符串`，是一个种特殊的线性表，由n（n>=0）个字符组成的有序序列。
 *  名词解释
    
     *  长度：包含的字符个数n。
     *  空串：n为0的串就是空串，不包含任何字符。
     *  空白串：包含一个及以上（n>=1）空白字符的串，长度为空白字符的个数。
     *  子串：串中任意连续的字符组成的子序列。
        
         *  空串是任意串的子串。
         *  任意串是其自身的子串。“ABC”
     *  主串：包含子串的串。
     *  序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。
     *  子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。
     *  串相等：两个串的长度相同，且各个对应位置的字符相同。
 *  串的抽象类型（接口）
    
        public interface IString{
            public void clear();        //串的清空
            public boolean isEmpty();   //是否为空
            public int length();        //串的长度，串中字符的个数
            public char charAt(index);  //返回第index个字符值
            public IString substring(begin,end);    //*获得子串[begin,end)
            public IString insert(offset, str);     //在第offset个字符之前插入str串
            public IString delete(begin, end);      //删除子串[begin,end)
            public IString concat(IString str);     //*把str串连接到当前串的后面
            public int compareTo(IString str);      //串的比较，相同返回0，否则返回正/负
            public int indexOf(str, begin);     //从start开始，返回str在串中位置，不存在返回-1
        }

### 4.2 串的存储 ###

*  串的存储结构包括：顺序存储 和 链式存储。
    
     *  顺序存储：使用数组存放字符。
        
            public class SeqString implements IString{
                private char[] strvalue;        // 字符数组，用于存放字符串信息
                private int curlen;             // 串的长度 current length
            }
     *  链式存储：使用链表存储。
        
         *  字符链表：每个结点只有一个字符的链表。
            
            ![c9eaf6f5858f4e26bae79f35ab44c6c2.png][]
         *  块链表：每个结点可以有多个字符。
            
            ![311b07a32cfd4f1a84bfe22974572262.png][]

### 4.3 顺序串 ###

#### 4.3.1 算法：基本功能 ####

public class SeqString implements IString{
        private char[] strvalue;        // 字符数组，用于存放字符串信息
        private int curlen;             // 串的长度 current length
        
        public void clear() {           //清空
            this.curlen = 0;
        }
        public boolean isEmpty() {      //是否有空
            return this.curlen == 0;
        }
        public int length() {           //串的长度
            return this.curlen;
        }
        public char charAt(int index) {
            if(index < 0 || index >= curlen) {
                throw new 字符串索引越界异常();  //String Index OutOfBounds Exception
            }
            return strvalue[index];
        }
    }

#### 4.3.2 算法：扩容 ####

![1ffe147cae47497199f490a61a7261a3.png][]

/**
    * @param newCapacity 新容器大小
    */
    public void allocate(int newCapacity) {
        char[] temp = strvalue;                 // 存放原来的数据 ab数组
        strvalue = new char[newCapacity];       // 给strValue重新赋一个更大数组的值
        for(int i = 0; i < temp.length; i++) {  // 拷贝数据
            strvalue[i] = temp[i];
        }
    }

#### 4.3.3 算法：求子串 ####

*  需求："abcd".substring(1,3) --> "bc"
    
    ![acb0a5560302447e81ff89a7edbf9247.png][]

public IString substring(int begin , int end) {
        // 1 两个参数校验
        if(begin < 0) {         // 1.1 begin 不能小于0
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("begin不能小于0");
        }
        if(end > curlen) {      // 1.2 end 不能大于当前长度
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("end不能大于当前长度");
        }
        if(begin > end) {       // 1.3 
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("begin不能大于end");
        }
        
        // 2 优化：当前串直接返回
        if(begin == 0 && end == curlen) {
            return this;
        } 
        
        // 3 核心算法
        char[] buffer = new char[end - begin];          // 构建新数组
        for(int i = 0 ; i < buffer.length ; i ++) {     // 依次循环遍历新数组，一个一个赋值
            buffer[i] = strvalue[i + begin];
        }
        return new SeqString(buffer);                   // 使用字符数组构建一个新字符串
    }

#### 4.3.4 算法：插入 ####

![83cf151a34b04a368db70ebf2d32db39.png][]

/**  "abcdef".insert(2,"123").insert(...)
    * @param offset 偏移量，插入的位置
    * @param str 插入数据
    */
    public IString insert (int offset, IString str) {
        //1 校验
        if(offset < 0 || offset > curlen) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("插入位置不合法");
        }
        //2 兼容：如果容器不够，需要扩容   当前长度 + 新字符串 > 容器长度
        int newCount = curlen + str.length();
        if( newCount > strvalue.length ) {
            allocate(newCount);     //扩容结果就是刚刚好，没有额外空间
        }
        // 3 核心
        //3.1 核心1：从offset开始向后移动 str长度 个字符
        for(int i = curlen-1 ; i >= offset ; i --) {
            strvalue[i + str.length() ] = strvalue[i];
        }
        //3.2 核心2：依次插入
        for(int i = 0; i < str.length() ; i ++) {
            strvalue[i + offset] = str.charAt(i);
        }
        //3.3 设置数组长度
        this.curlen = newCount;
        return this;
    }

#### 4.3.5 算法：删除 ####

![2092c76d048f45bab7ac8ef88a02f8c1.png][]

/**
    * @param begin 删除开始位置(含)
    * @param end 删除结果位置(不含)
    */
    public IString delete(int begin , int end) {
        // 1 校验
        // 1.1 begin 范围
        if(begin < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("begin不能小于0");
        }
        // 1.2 end 范围
        if(end > curlen) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("end不能大于串长");
        }
        // 1.3 关系
        if(begin > end) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException("begin不能大于end");
        }
        
        // 2 核心：将后面内容移动到签名
        // 2.1 移动
        for(int i = 0 ; i < curlen - end ; i ++) {
            strvalue[i + begin] = strvalue[i + end];
        }
        // 2.2 重新统计长度  (end-begin 需要删除串的长度)
        curlen = curlen - (end-begin)
        return this;
    }

#### 4.3.6 算法：比较 ####

![c3a9ffca802b4eeaa32f619da29d7529.png][]

/**
    * @param str 需要比较的串
    * return 
    *   >0 : 前面串值的值大于后面串
    *   =0 : 前面串值的值等于后面串
    *   <0 : 前面串值的值小于后面串
    */
    public int compareTo(SeqString str) {
        int n = Math.min(curlen, str.curnlen) ;     // 获得最短串的长度
        int k = 0 ;                                 // 循环遍历k
        char[] s1 = strvalue;
        char[] s2 = str.strvalue;
        while(k < n) {
            if(s1[k] != s2[k]) {                    // 处理前缀不一致
                return s1[k] - s2[k];
            }
            k++;
        }
        return curlen - str.curlen;                 // 两个串的前缀相等
    }

### 4.4 模式匹配【难点】 ###

#### 4.4.1 概述 ####

*  串的查找定位操作，也称为串的模式匹配操作。
    
     *  主串：当前串，长度用n表示。
     *  模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。
 *  模式匹配特点：
    
     *  匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。
     *  匹配失败，返回-1
 *  模式匹配的常见算法：
    
     *  Brute-Force算法：蛮力算法，依次比较每一个，比较次数多，时间复杂度O(n×m)
     *  KMP算法：滑动算法，比较的次数较少，时间复杂度O(n+m)

#### 4.4.2 Brute-Force算法：分析 ####

*  第一趟：运行后的结果

![d47241f025a9467782498309ffad3788.png][]

*  第一趟过渡到第二趟
    
    ![c3f62af9b88c48b9ad7c6d46c1206e1e.png][]
 *  第二趟不匹配，直接过渡到第三趟
    
    ![11d23c7e065f4fd69539a40667b6c93a.png][]
 *  第三趟：
    
    ![67a60cfbcc52424ab39d5e4d3177198f.png][]
 *  第三趟过渡到第四趟
    
    ![a262db44996b40f395e651021fb063f2.png][]
 *  总结：核心算法（找主串的下一位）
    
    ![802001f2c0504da88947ef212e41ccd7.png][]

#### 4.4.3 Brute-Force算法：算法实现 ####

/** this 主串
    * @param t 模式串
    * @param start 在主串中开始位置，例如：indexOf_BF("abcabc", 0)
    */
    public int indexOf_BF(IString t, int start) {
        // 0.1 非空校验
        if(this == null || t == null) {             //0.1 主串或模式串为空
            return -1;
        }
        // 0.2 范围校验
        if(t.length() == 0 || this.length() < t.length()) { //0.2模式串为空或比主串长
            return -1;
        }
        int i = start , j = 0;                      // 1 声明变量
        while( i<this.length() && j<t.length() ) {  // 2 循环比较,主串和模式串都不能超过长度
            if(this.charAt(i) == t.charAt(j)) {     // 2.1 主串和模式串依次比较每一个字符
                i++;
                j++;
            } else {                                // 2.2 当前趟过渡到下一趟
                i = i - j + 1;                      // 2.3 核心算法：主串中下一字符
                j = 0;                              // 2.4 模式串归零
            }
        }
                                                    // 3 处理结果
        if(j >= t.length()) {                       //3.1 模式串已经循环完毕
            return i - t.length();                  //3.2 匹配成功，第一个字母的索引号
        } else {
            return -1;                              //3.3 匹配失败
        }
    }

#### 4.4.4 KMP算法：动态演示 ####

*  核心思想：主串的指针i不会回退，通过`滑动`模式串进行匹配。
    
     *  滑动的原则：可以从最大公共前缀，直接跳到最大公共后缀。

*  思考：ababa 最大公共前后缀是？
    
     *  最大公共前缀：==aba==ba
     *  最大公共后缀：ab==aba==
 *  第一趟：i 从 0-->2
    
    ![bf05b690a84c48c0a03ba18c200073be.png][]
 *  遇到不匹配的数据时，需要移动模式串，当前公共部分是“ab”，没有最大公共前后缀。模式串从头开始
    
    ![db6452a4cc0c4f70900b0a5cd0fc961a.png][]
 *  第二趟：i 从 2 --> 7
    
    ![8e747b2041554c80a0c585629dcd63d6.png][]
 *  遇到不匹配的数据时，需要移动模式串，当前公共部分是“abcab”，有最大公共前后缀
    
    ![1323cc54425943e98bc2845c1c4abbb7.png][]
 *  第三趟： i=7 位置数据不一致

![ed72a1c154aa469995a9ff45d37b1aed.png][]

*  遇到不匹配的数据时，需要移动模式串，当前公共部分是“ab”，没有最大公共前后缀。模式串从头开始
    
    ![201cab5ba05543ab9045afe13ff7b491.png][]
 *  第4趟：数据不一致，i 7 --> 8 ， j 归零
    
    ![d47884a80cc0477294a91b409f7dfa52.png][]
 *  第五趟：i从8 --> 13
    
    ![68a1659bcb7a4cba81760dd30466cb8a.png][]

#### 4.4.5 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 推导 ####

*  当我们准备求公共前后缀时，主串和模式串具有相同的内容，所以只需要看模式串。
 *  实例1：模式串："abcabc"
 *  提前将模式进行处理（预判）：将每一个字符假设不匹配时，公共前后缀提前记录下来，形成一个表格。
    
     *  第一个位置：-1
     *  第二个位置：0
     *  使用next数组，记录统计好的表格。

$$  
\\begin\{array\}\{c|cccccc\} \\hline 模式串&a&b&c&a&b&c\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5\\\\ \\hline next\[j\]&-1&0&0&0&1&2\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
$$

*  实例2："ababaaa"

$$  
\\begin\{array\}\{c|ccccccc\} \\hline 模式串&a&b&a&b&a&a&a\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5&6\\\\ \\hline next\[j\]&-1&0&0&1&2&3&1\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
$$

*  实例3：“ababaab”
    
    $$  
    \\begin\{array\}\{c|ccccccc\} \\hline 模式串&a&b&a&b&a&a&b\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5&6\\\\ \\hline next\[j\]&-1&0&0&1&2&3&1\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
    $$

#### 4.4.6 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 算法演示 ####

*  实例1：模式串："abcabc"
    
    $$  
    \\begin\{array\}\{c|cccccc\} \\hline 模式串&a&b&c&a&b&c\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5\\\\ \\hline next\[j\]&\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
    $$
    
     *  第三位的数值
        
        ![340f892eaac240afa34f6da9d08d3519.png][]
     *  第四位的数值
        
        ![b9eafb0b53db4e6a8efd6fadf54cba86.png][]
     *  第五位的数值
        
        ![1057c56ed7dd487685ca944abca1d2e3.png][]
     *  第六位的数值
        
        ![2eee84cc404547b5a6c675ae0d93f48d.png][]
     *  处理完成
        
        ![eb85c29d8e1d4abb9e15e722b5e75765.png][]

*  实例2："ababaaa"
    
    $$  
    \\begin\{array\}\{c|ccccccc\} \\hline 模式串&a&b&a&b&a&a&a\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5&6\\\\ \\hline next\[j\]&-1&0&\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
    $$
    
     *  第三位的值： k == 0
        
        ![478619dc79754994a13a8c2af83c8d1a.png][]
     *  第四位的值：字符相等
        
        ![8e05b9cb85c64024ab3264df71a6a916.png][]
     *  第五位的值： 字符相等
        
        ![db7396ab513f40b3b3b7b8b885489289.png][]
     *  第六位的值：字符相等
        
        ![19ed53fd1e80442c94ccafdfb3585cd5.png][]
     *  第七位的值：字符不相等，且k!=0
        
         *  字符不相等，k!=0，移动k
            
            ![5f739b2e43c44f45aab0c5def4e331f2.png][]
         *  字符不相等，k!=0，再移动k
            
            ![cd873bda2a164e70bfb6fcebaa09a17f.png][]
         *  字符相等
            
            ![a74cc8434ada4d6f8a4e40f2d93cb2bb.png][]
     *  处理完成
        
        ![648e85cead2044c9a131e8a4b0cfc6a3.png][]

#### 4.4.7 KMP算法：求公共前后缀 next数组 -- 算法 ####

/** 获得next数组
    * @param T 模式串
    * return 返回next数组
    */
    public int[] getNext(IString T) {
        //1. 创建数组，与模式串字符个数一致
        int[] next = new int[T.length()];       
        int j = 1;                              // 串的指针
        int k = 0;                              // 模式串的指针（相同字符计数器）
        // 2 默认情况
        next[0] = -1;                           
        next[1] = 0;
        // 3 准备比较
        while( j < T.length() -1 ) {            // 比较倒数第二个字符
            if(T.charAt(j) == T.charAt(k)) {    // 连续有字符相等
                next[j+1] = k+1;
                j++;
                k++;
            } else if (k == 0) {
                next[j+1] = 0;
                j++;
            } else {        //k不是零
                k = next[k];                //p119 数学推导
            }
        }
        // 4 处理完成，返回数组
        return next;
    }

*  处理字符相同

![caf23443d28b451bb95ea895c4890e40.png][]

*  处理字符不相等，且k==0

![b1f366a38c24403f98e716d285918c04.png][]

#### 4.4.8 KMP算法：next数组使用 ####

*  主串：ababababaaa
 *  模式串：ababaaa
    
     *  next数组
        
        $$  
        \\begin\{array\}\{c|ccccccc\} \\hline 模式串&a&b&a&b&a&a&a\\\\ \\hline j&0&1&2&3&4&5&6\\\\ \\hline next\[j\]&-1&0&0&1&2&3&1\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{KMP next表格\}  
        $$

![fa519f837130426d89e99bc75e1178e0.png][]

#### 4.4.9 KMP算法 ####

![7177abe7e7c948e5946cf35b5755d2dc.png][]

/** this 当前串，也就是主串 (this.length() 主串长度)
    * @param T 模式串 (T.length() 模式串长度)
    * @param start 从主串中开始位置，例如："abaababaaa".index_KMP("ababaaa",0);
    */
    public int index_KMP(IString T, int start) {
        //1 准备工作：next数组、指针
        int[] next = getNext(T);            //1.1 获得模式的next数组
        int i = start;                      //1.2 主串指针
        int j = 0;                          //1.3 模式串的指针
        //2 字符比较移动
        while(i<this.length() && j<T.length()) {    //2.1 串小于长度
            if(j == -1 ||                           //2.2.1 第一个字符不匹配，直接跳过
                    this.charAt(i) == T.charAt(j)) {//2.2.2 字符匹配
                i++;
                j++;
            } else {
                j = next[j];                        //2.3 移动模式串
            }
        }
        //3 处理结果
        if(j < T.length()) {                //3.1 移动位置没有模式串长，不匹配
            return -1;
        } else {
            return i - T.length();          //3.2 匹配，目前在串后面，需要移动首字符
        }
    }

### 4.5 数组 ###

#### 4.5.1 概述 ####

*  数组：一组具有相同数据类型的数据元素的集合。数组元素按某种次序存储在一个地址连续的内存单元空间中。
 *  一维数组：一个顺序存储结构的线性表。\[a0,a1,a2, ....\]
 *  二维数组：数组元素是一维数组的数组。\[ \[\] , \[\] , \[\] \] 。二维数组又称为矩阵。
    
    $$  
    A\_\{n×m\} = \\left\[ \\begin\{matrix\} a\_\{0,0\} & a\_\{0,1\} & \\cdots & a\_\{0,m-1\} \\\\ a\_\{1,0\} & a\_\{1,1\} & \\cdots & a\_\{1,m-1\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ a\_\{n-1,0\} & a\_\{n-1,1\} & \\cdots & a\_\{n-1,m-1\} \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{二维数组的矩阵表示\}  
    $$

#### 4.5.2 数组的顺序存储（一维） ####

*  多维数组中，存在两种存储方式：
    
     *  以行序为主序列的存储方式（行优先存储）。大部分程序都是按照行序进行存储的。
     *  以列序为主序列的存储方式（列优先存储）
 *  一维数组内存地址
    
     *  Loc(0) ：数组的首地址
     *  i ： 第i个元素
     *  L ：每一个数据元素占用字节数
    
    $$  
    \\begin\{aligned\} Loc(i) = Loc(0) + i × L \\qquad \\text\{(0<i<n)\} \\end\{aligned\} \\tag\{一维数组的元素的内存地址\}  
    $$

![afd3438d958c436a96524311eb4fba8b.png][]

#### 4.5.3 数组的顺序存储（二维） ####

1）行序

*  行序：使用内存中一维空间（一片连续的存储空间），以行的方式存放二维数组。先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。
    
    ![b1c8517fc2764d298515fef5ea4cd2bc.png][]
 *  二维数组（n×m）内存地址（以==行序==为主序列）
    
     *  Loc(0,0) ：二维数组的首地址
     *  i ： 第i个元素
     *  L ： 每一个数据元素占用字节数
     *  m：矩阵中的列数
    
    $$  
    Loc(i,j) = Loc(0,0) + (i\\;×\\;m+j) × L \\qquad (0 \\leq i \\leq n-1,0 \\leq j \\leq m-1) \\tag\{\}  
    $$

![eb06d1efb1a748b381b8ebd9f0dc4eda.png][]

*  注意：
    
     *  如果索引号不是从0开始，不能使用此公式。
     *  如果索引号不是从0开始的，需要先将索引号`归零`，再使用公式。
    
    ![04fc5e5fb4564ceb95391c686c676ddf.png][]

2）列序

*  列序：使用内存中一维空间（一片连续的存储空间），以列的方式存放二维数组。先存放第一列，再存放第二列，依次类推，存放所有列。
    
    ![6ded223fe1dd478899370d84436c82bd.png][]
 *  二维数组（n×m）内存地址（以==列序==为主序列）
    
    $$  
    Loc(i,j) = Loc(0,0) + (j\\;×\\;n+i) × L \\qquad (0 \\leq i \\leq n-1,0 \\leq j \\leq m-1) \\tag\{\}  
    $$

![064743753fa042dc8a5a61f9960abb82.png][]

3）练习

*  实例1：
    
    > 有一个二维数组A\[1..6,0..7\]，每一个数组元素用相邻的6个字节存储，存储器按字节编址，那么这个数组占用的存储空间大小是（ ==D== ）个字节。
    > 
    > A. 48
    > 
    > B. 96
    > 
    > C. 252
    > 
    > D. 288

![d9909e022b14463da1b7d7d35ffe6b9c.png][]

*  实例2：
    
    > 设有数组A\[1..8,1..10\]，数组的每个元素占3字节，数组从内存首地址BA开始以==列序==为主顺序存放，则数组元素A\[5,8\]的存储首地址为（ ）。
    > 
    > A. BA + 141
    > 
    > B. BA + 180
    > 
    > C. BA + 222
    > 
    > D. BA + 225

A[1..8,1..10]  --> A[8×10]          //先行后列

![07208aff7ae6437abcfe596ed885751d.png][]

*  例如3：

> 设有数组A\[0..8,1..10\]，数组的每个元素占5字节，数组从内存首地址BA开始以==列序==为主顺序存放，则数组元素A\[7,8\]的存储首地址为（ BA + 350 ）。

A[0..8,1..10]   --> A[9×10]

![8f9ecb32c2174d2ea26e41b2d9f760e8.png][]

#### 4.5.4 特殊矩阵概述 ####

*  特殊矩阵：具有相同的数据或0元素，且数据分布具有一定规律。
 *  分类：
    
     *  对称矩阵
     *  三级矩阵
     *  对角矩阵
 *  特殊矩阵只有部分有数据，其他内容为零，使用内存中一维空间（一片连续的存储空间）进行存储时，零元素没有必要进行存储，通常都需要进行压缩存储。
 *  压缩存储：多个值相同的矩阵元素分配同一个存储空间，零元素不分配存储空间。
    
     *  存储有效数据，零元素和无效数据不需要存储。
     *  不同的举证，有效和无效定义不同。

#### 4.5.5 对称矩阵压缩存储【重点】 ####

1）定义及其压缩方式

*  什么是对称矩阵：a(i,j) = a(j,i)
    
    $$  
    \\left\[ \\begin\{matrix\} 0 & 1 & 0 & 0 \\\\ 1 & 0 & 1 & 1 \\\\ 0 & 1 & 0 & 0 \\\\ 0 & 1 & 0 & 0 \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{对称矩阵\}  
    $$
 *  对称矩阵的压缩方式：共4种
    
    1.  下三角部分以行序为主序存储的压缩【学习，掌握】
        
        ![337cebfa8a8f4bf188664efae0c36929.png][]
    2.  下三角部分以列序为主序存储的压缩
        
        ![6dbbfbb468f94b5ca21c81f528033f5d.png][]
    3.  上三角部分以行序为主序存储的压缩
        
        ![e4ada193a2874d4598f3ac06f49c60e0.png][]
    4.  上三角部分以列序为主序存储的压缩
        
        ![b06d9fcf4b3440889d024b237c030778.png][]
 *  n×n对称矩阵压缩 n (n+1) / 2 个元素，求 1+2+3+...+n的和，只需要计算三角中的数据即可

$$  
\\left\[ \\begin\{matrix\} a\_\{0,0\} & 0 & 0 & 0 \\\\ a\_\{1,0\} & a\_\{1,1\} & 0 & 0 \\\\ a\_\{2,0\} & a\_\{2,1\} & a\_\{2,2\} & 0 \\\\ a\_\{3,0\} & a\_\{3,1\} & a\_\{3,2\} & a\_\{3,3\} \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{对称矩阵\}  
$$

2）压缩存放及其公式

*  压缩后存放到一维空间（连续的存放空间中）
    
    $$  
    \\begin\{array\}\{|c|c|\} \\hline 0&1&2&3&4&5&6&7&8&9\\\\ \\hline a\_\{0,0\}&a\_\{1,0\}&a\_\{1,1\}&a\_\{2,0\}&a\_\{2,1\}&a\_\{2,2\}&a\_\{3,0\}&a\_\{3,1\}&a\_\{3,2\}&a\_\{3,3\}\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{表格\}  
    $$
 *  对称矩形 A(i,j) 对应 一维数组 s\[k\] , k与i和j 公式：
    
    $$  
    k = \\begin\{cases\} \\dfrac\{i(i+1)\}\{2\}+j & \\text\{(i\} \\geq \\text\{j)\}\\\\ \\dfrac\{j(j+1)\}\{2\}+i & \\text\{(i<j)\} \\end\{cases\} \\tag\{对称矩阵压缩存储公式\}  
    $$

3）练习

*  练习1：
    
    ![05a41060ef7c4036948fc59f61daacc0.png][]

a(8,5)  -->索引库1,1表示方式
    需要将1,1转化成0,0方式，从而可以使用公式，i和j同时-1
    a(7,4)  -->索引库0,0表示方式
    因为：i >= j
    k= i(i+1)/2 +j = 7 * 8 / 2 + 4 = 32
    32为索引为0的一维数组的下标
    数据b下标是从1开始，对应的下标 32+1=33

*  练习2：

![b4119ce801d34665b0c613dcaf89b83a.png][]

b[13] 下标从1开始，归零
    b[12] 下标从0开始，k=12
    i*(i+1)/2 , 如果i=4，结果为10
    12-10 = j
    下标0,0时，a(4,2)
    下标1,1时，a(5,3)

#### 4.5.6 三角矩阵 ####

1）概述&存储方式

*  三角矩阵分为：上三角矩阵、下三角矩阵
    
     *  上三角矩阵：主对角线（不含主对角线）下方的元素值均为0。只在上三角的位置进行数据存储
        
        ![d48fdd35e89e48a7ae91c2844d3ef7de.png][]
     *  下三角矩阵：主对角线（不含主对角线）上方的元素值均为0。只在下三角的位置进行数据存储
        
        ![ba8bb48650af417998473556fee47276.png][]
 *  存储方式：三角矩阵的存放方式，与对称矩阵的存放方式相同。

2）上三角矩阵

*  上三角矩阵实例

$$  
\\left\[ \\begin\{matrix\} a\_\{0,0\} & a\_\{0,1\} & \\cdots & a\_\{0,n-1\} \\\\ 0 & a\_\{1,1\} & \\cdots & a\_\{1,n-1\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ 0 & 0 & \\cdots & a\_\{n-1,n-1\} \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{上三角矩阵\}  
$$

*  上三角矩阵对应一维数组存放下标，计算公式
    
    $$  
    k = \\begin\{cases\} 空 & \\text\{(i>j)\} \\\\ \\dfrac\{j(j+1)\}\{2\}+i & \\text\{(i\} \\leq \\text\{j)\} \\end\{cases\} \\tag\{上三角矩阵公式\}  
    $$

3）下三角矩阵

*  下三角矩阵实例

$$  
\\left\[ \\begin\{matrix\} a\_\{0,0\} & 0 & \\cdots & 0 \\\\ a\_\{1,0\} & a\_\{1,1\} & \\cdots & 0 \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ a\_\{n-1,0\} & a\_\{n-1,1\} & \\cdots & a\_\{n-1,n-1\} \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{下三角矩阵\}  
$$

*  下三角矩阵对应一维数组存放下标，计算公式
    
    $$  
    k = \\begin\{cases\} \\dfrac\{i(i+1)\}\{2\}+j & \\qquad \\text\{(i\} \\geq \\text\{j)\}\\\\ 空 & \\qquad \\text\{(i<j)\} \\end\{cases\} \\tag\{下三角矩阵压缩公式\}  
    $$

#### 4.5.7 对角矩阵 ####

1） 定义&名词

*  对角矩阵：矩阵的所有非零元素都集中在以主对角线为中心的带状区域中，即除主对角线上和直接在主对角线上、下方若干条对角线上的元素之外，其余元素皆为零。
    
    ![d58054a36a1f48b0a1b6e418e7f88c36.png][]
 *  名词：
    
     *  半带宽：主对角线一个方向对角线的个数，个数为d。
     *  带宽：所有的对角线的个数。个数为 2d+1
     *  n阶2d+1对角矩阵非零元素个数：n(2d+1) - d(d+1)
        
         *  n(2d+1) ：下图中所有颜色的个数
         *  d(d+1)/2 ：右下方浅蓝色三角的个数
         *  d(d+1) ：2个三级的个数（右下方、左上方）
        
        ![68f048155762426fa23d686d1768884d.png][]
     *  一维数组存储个数：n(2d+1) ，若某行没有2d+1个元素，则0补足。

2）压缩存储

$$  
A\[5×5\] = \\left\[ \\begin\{matrix\} a\_\{0,0\} & a\_\{0,1\} & 0 & 0 & 0 \\\\ a\_\{1,0\} & a\_\{1,1\} & a\_\{1,2\} & 0 & 0 \\\\ 0 & a\_\{2,1\} & a\_\{2,2\} & a\_\{2,3\} & 0 \\\\ 0 & 0 & a\_\{3,2\} & a\_\{3,3\} & a\_\{3,4\} \\\\ 0 & 0 & 0 & a\_\{4,3\} & a\_\{4,4\} \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{对角矩阵\}  
$$

*  压缩后存放一维数组，第一行和最后一行不够`2d+1`，所以需要补零。

$$  
\\begin\{array\}\{|c|c|\} \\hline 0&1&2&3&4&5&6&7&8&9&10&11&12&13&14\\\\ \\hline 0&a\_\{0,0\}&a\_\{0,1\}& a\_\{1,0\}&a\_\{1,1\}&a\_\{1,2\}& a\_\{2,1\}&a\_\{2,2\}&a\_\{2,3\}& a\_\{3,2\}&a\_\{3,3\}&a\_\{3,4\}& a\_\{4,3\}&a\_\{4,4\}&0\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{\}  
$$

$$  
Loc(i,j) = Loc(0,0) + \[i(2d+1) + d + (j-i)\]×L \\tag \{对角矩阵公式\}  
$$

### 4.6 稀疏矩阵 ###

#### 4.6.1 定义&存储方式 ####

*  稀疏矩阵：具有较多的零元素，且非零元素的分布无规律的矩阵。
    
    $$  
    A\[5×6\] = \\left\[ \\begin\{matrix\} 0 & 0 & 8 & 0 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\\\ 5 & 0 & 0 & 0 & 16 & 0 \\\\ 0 & 0 & 18 & 0 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 9 & 0 & 0 \\\\ \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{系数矩阵\}  
    $$
    
     *  稀疏因子：用于确定稀疏矩阵个数指标

$$  
\\delta = \\dfrac\{t\}\{n×m\} & (\\delta < 0.05, t 元素个数,n行,m列) \\\\  
$$

*  常见的2种存放方式：三元组表存储、十字链表存储

#### 4.6.2 三元组表存储 ####

1） 概述

*  使用三元组唯一的标识一个非零元素
 *  三元组组成：row行、column列、value值
 *  三元组表：用于存放稀疏矩阵中的所有元素。

$$  
\\begin\{array\}\{|c|c|\} \\hline 0&1&2&3&4\\\\ \\hline a\_\{0,2,8\}&a\_\{2,0,5\}&a\_\{2,4,16\}&a\_\{3,2,18\}&a\_\{4,3,9\}\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{a(row,column,value)\}  
$$

2）相关类及其操作

*  三元组结点类
    
        public class TripleNode {   //三结点
            public int row;         //行号
            public int column;      //列号
            public int value;       //元素值
        }
 *  三元组顺序表类：
    
        public class SparseMatrix {         //稀疏矩阵
            public TripleNode[] data;       //三元组表
            public int rows;                //行数n
            public int cols;                //列数m
            public int nums;                //非零元素的个数
        }
 *  三元组表初始化操作：

![22d6685dd6674112b9b4530f5ec3cbbd.png][]

#### 4.6.3 三元组表存储：矩阵转置 ####

1）定义

*  矩阵转置：一种简单的矩阵运算，将矩阵中每个元素的`行列`序号互换。
    
     *  特点：矩阵N\[m×n\] 通过转置 矩阵M\[n×m\]
     *  转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。

$$  
A\[5×6\] = \\left\[ \\begin\{matrix\} 0 & 0 & 8 & 0 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\\\ 5 & 0 & 0 & 0 & 16 & 0 \\\\ 0 & 0 & 18 & 0 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 9 & 0 & 0 \\\\ \\end\{matrix\} \\right\] A\[6×5\] = \\left\[ \\begin\{matrix\} 0 & 0 & 5 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\\\ 8 & 0 & 0 & 18 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 9 \\\\ 0 & 0 & 16 & 0 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\\\ \\end\{matrix\} \\right\] \\tag\{矩阵转置\}  
$$

$$  
\\begin\{array\}\{|c|c|c|\} \\hline &0&1&2&3&4\\\\ \\hline 转置前&a\_\{0,2,8\}&a\_\{2,0,5\}&a\_\{2,4,16\}&a\_\{3,2,18\}&a\_\{4,3,9\}\\\\ \\hline \\\\ \\hline 转置后&a\_\{0,2,5\}&a\_\{2,0,8\}&a\_\{2,3,18\}&a\_\{3,4,9\}&a\_\{4,2,16\}\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{a(row,column,value)\}  
$$

2）算法分析

![9ba39ad1aae04ee9a60aa6fc4aacdc69.png][]

3）算法：转置

![7e91ff9c966d4baa930d1126e7831a49.png][]

/** this转置前的对象，每一个对象中都有一个data数据
    *   tm 转置后的对象，每一个对象中都有一个data数据
    * return 转置后的稀疏矩阵对象
    */
    public SparseMatrix transpose() {       //转置
        // 1 根据元素个数，创建稀疏矩阵
        SparseMatrix tm = new SparseMatrix(nums);
        // 2 设置基本信息
        tm.cols = rows;                 //2.1 行列交换
        tm.rows = cols;                 //2.2 列行交换
        tm.nums = nums;                 //2.3 元素个数
        // 3 进行转置
        int q = 0;                                  //3.1 转置后数据的索引
        for(int col = 0 ; col < cols; col ++) {     //3.2 转置之前数据数组的每一个列号
            for(int p = 0; p < nums; p ++) {        //3.3 依次获得转置前数据数组的每一个数据
                if (data[p].column == col) {        //3.4 获得指定列的数据
                    tm.data[q].row = data[p].column;    //3.5 行列交换，值不变
                    tm.data[q].column = data[p].row;
                    tm.data[q].value = data[p].value;
                    q++;                                //3.6 转置后的指针后移
                }
            }
        }
        // 4 返回转置后的稀疏矩阵
        return tm;
    }

*  矩阵转置时间复杂度：O(n×t) ，n列数，t非零个数

#### 4.6.4 三元组表存储：快速矩阵转置 ####

1）定义

*  假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。
 *  快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。
 *  基本思想：分析`原稀疏矩阵的数据`,得到与`转置后数据`关系
    
     *  每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数
     *  当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。

2）公式

*  需要提供两个数组：num\[\]、cpot\[\]
    
     *  num\[\] 表示N中第col列的非零元素个数
     *  cpot\[\] 初始值表示N中的第col列的第一个非零元素在TM中的位置
 *  公式：

$$  
cpot\[0\] = 0 \\\\ cpot\[col\] = cpot\[col-1\] + num\[col-1\] \\\\ \\begin\{array\}\{c|cc\} \\hline col&0&1&2&3&4&5\\\\ \\hline num&1&0&2&1&1&0\\\\ \\hline cpot&0&1&1&3&4&5\\\\ \\hline \\end\{array\} \\tag\{矩阵快速转置\}  
$$

3）算法：快速转置

public SparseMatrix fasttranspose() {
        // 1 根据元素个数，创建稀疏矩阵
        SparseMatrix tm = new SparseMatrix(nums);
        // 2 设置基本信息
        tm.cols = rows;                 //2.1 行列交换
        tm.rows = cols;                 //2.2 列行交换
        tm.nums = nums;                 //2.3 元素个数
        
        // 3 校验
        if(num <= 0) {
            return tm;
        }
        
        // 4 每一列的非零个数
        int num = new int[cols];            //4.1 根据列数创建num数组
        for(int i = 0; i<cols; i ++) {      //4.2 初始数据（可省略）
            num[i] = 0;
        }
        for(int i = 0; i< nums; i ++) {     //4.3 遍历转置的数据
            int j = data[i].column;
            num[j]++;
        }
        
        // 5 转置后每一列第一个元素的位置数组
        int cpot = new int[cols];           // 5.1 位置的数组
        cpot[0] = 0;                        // 5.2 第一列第一个元素为0
        for(int i = 1; i < cols ; i ++) {
            cpot[i] = cpot[i-1] + num[i-1]; // 5.3 当前列第一个元素位置 = 上一列位置+个数
        }
        
        // 6 转置处理
        for(int i = 0 ; i < nums ; i ++) {
            int j = data[i].column;             //6.1 转置前，每一个元素的列数
            int k = cpot[j];                    //6.2 转置后的位置
            tm.data[k].row = data[i].column;    //6.3 原数据 转置后 数据
            tm.data[k].column = data[i].row;
            tm.data[k].value = data[i].value;
            cpot[j]++;                          //6.4 下一个元素的位置
        }
        
    }

*  时间复杂度：O(n+t) ，n列数，t非零个数

#### 4.6.5 十字链表存储 ####

1）定义

*  当稀疏矩阵中非零元素的位置或个数经常发生变化时，不宜采用三元组顺序表存储结构，而该用链式存储结构。
 *  十字链表结点由5个域组成：
    
     *  row：所在行
     *  column：所在列
     *  value：非零元素值
     *  right：存放与该非零元素==同行==的下一个非零元素结点指针。
     *  down：存放与该非零元素==同列==的下一个非零元素结点指针。

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2）相关类

*  结点类：
    
        class OLNode {
            public int row, col;        //行号、列号
            public int value;           //元素值
            public OLNode right;        //行链表指针
            public OLNode down;         //列链表指针
        }
 *  十字链表类：
    
        class CrossList {
            public int mu, nu, tu;          //行数、列数、非零元素个数
            public OLNode[] rhead, chead;   //行、列指针数组
        }

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