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   先說說什么叫稀疏矩陣。你說,這個問題很簡單嗎,那你一定不知道中國學術界的嘴皮子仗,對一個字眼的“摳”將會導致兩種相反的結論。這是清華2000年的一道考研題:“表示一個有1000個頂點,1000條邊的有向圖的鄰接矩陣有多少個矩陣元素?是否稀疏矩陣?”如果你是個喜歡研究出題者心理活動的人,你可以看出這里有兩個陷阱,就是讓明明會的人答錯,我不想說出是什么,留給讀者思考。姑且不論清華給的標準答案是什么,那年的參考書是嚴蔚敏的《數據結構(C語言版)》,書上對于稀疏矩陣的定義是這樣的:“非零元較零元少(注:原書下文給出了大致的程度),且分布沒有一定規律”,照這個說法,那題的答案應該是不一定是稀疏矩陣,因為可能是特殊矩陣(非零元分布有規律)。自從2002年換參考書后,很多概念都發生了變化,最明顯的是從多少開始計數(0還是1),從而導致的是空樹的高度變成了-1,只有一個根節點的樹高度是0。很不幸的是樹高的問題幾乎年年都考,在你下筆的時候,總是犯點嘀咕,總不是一朝天子一朝臣吧,會不會答案是個兼容版本?然后,新參考書帶的習題集里引用了那道考研題,答案是是稀疏矩陣。你也許會驚訝這年頭咸魚都會游泳了,但這個答案和書并不矛盾,因為在這本黃皮書里,根本就沒有什么特殊矩陣,自然就一定是稀疏矩陣了。其實,這兩本書在這個問題上也沒什么原則上的問題,C版的是從數據結構實現區分出特殊矩陣和稀疏矩陣,畢竟他們實現起來很不相同;新書一股腦把非零元少的矩陣都當成稀疏矩陣,當你按照這種思路做的時候就會發現,各種結構特殊的非零元很少的矩陣,如果用十字鏈表來儲存的話,比考慮到它的特殊結構得出的特有儲存方法,僅僅是浪費了幾個表頭節點和一些指針域,再有就是一些運算效率的降低。從我個人角度講,我更喜歡多一些統一,少一些特別,即使犧牲一點效率;所以在這一點上我贊同新參考書的做法。而在計數起點上,我更喜歡原來的做法;畢竟,研究數據結構要考慮人的思考習慣,而不是計算機喜歡什么;你非得說表中的第一個元素是第0個,空樹的高是-1,怎么不讓人心里起疙瘩。數據結構是人們構造算法時思維和計算機實現的橋梁、中介,它應該符合人的思考習慣,即使在它實現的時候內部做了某些轉換。開始廢話了這么多,希望沒打消了你往下看的心情,好,言歸正傳。

這里的十字鏈表是這樣構成的:用鏈表模擬矩陣的行(或者列,這可以根據個人喜好來定),然后,再構造代表列的鏈表,將每一行中的元素節點插入到對應的列中去。書中為了少存幾個表頭節點,將行和列的表頭節點合并到了一起——實際只是省了幾個指針域,如果行和列數不等,多余的數據域就把這點省出的空間又給用了。這點小動作讓我著實廢了半天勁,個人感覺,優點不大,缺點不少,不如老老實實寫得象個十字鏈表,讓人也好看一些,這是教科書,目的是教學。實在看得暈的人,參閱C版的這部分內容,很清晰。我也不會畫圖,打個比方吧:這個十字鏈表的邏輯結構就像是一個圍棋盤(沒見過,你就想一下蒼蠅拍,這個總見過吧),而非零元就好像是在棋盤上放的棋子,總共占的空間就是,確定那些線的表頭節點和那些棋子代表的非零元節點。最后,我們用一個指針指向這個棋盤,這個指針就代表了這個稀疏矩陣。

現在,讓我們看看非零元節點最少需要哪幾個域,data必須的,down、right把線畫下去,好像不需要別的了。再看看表頭節點,由于是鏈表的表頭節點,所以就和后邊的節點一樣了。然后,行鏈表和列鏈表的表頭節點實際上也各構成了一個鏈表,我們給他們添加一個公有的表頭節點。最后,通過指向這個行列鏈表表頭構成的鏈表的公有的表頭節點的指針,我們就可以訪問稀疏矩陣了。

好像和書上的不一樣——非零元節點沒了指示位置的Ij,實際上,對于確定非零元在矩陣中的位置,I、j不是必須的,看著圍棋盤你就會很清楚。但是很不幸,不是把他們存起來就萬事大吉了,最起碼,必須考慮加法和乘法的效率,請你想想如果用上面的那種結構,如何完成??紤]到到這里已經寫了不少字,我將實現部分放在下篇,今天該休息了。


據結構學習(C++)——稀疏矩陣(十字鏈表【2】)    

如果你細想想,就會發現,非零元節點如果沒有指示位置的域,那么做加法和乘法時,為了確定節點的位置,每次都要遍歷行和列的鏈表。因此,為了運算效率,這個域是必須的。為了看出十字鏈表和單鏈表的差異,我從單鏈表派生出十字鏈表,這需要先定義一種新的結構,如下:

class MatNode

{

public:

       int data;

       int row, col;

       union { Node<MatNode> *down; List<MatNode> *downrow; };

};

另外,由于這樣的十字鏈表是由多條單鏈表拼起來的,為了訪問每條單鏈表的保護成員,要聲明十字鏈表類為單鏈表類的友元。即在class List的聲明中添加friend class Matrix;

稀疏矩陣的定義和實現

#ifndef Matrix_H

#define Matrix_H

#include "List.h"

class MatNode

{

public:

       int data;

       int row, col;

       union { Node<MatNode> *down; List<MatNode> *downrow; };

       MatNode(int value = 0, Node<MatNode> *p = NULL, int i = 0, int j = 0)

              : data(value), down(p), row(i), col(j) {}

friend ostream & operator << (ostream & strm, MatNode &mtn)

       {

              strm << '(' << mtn.row << ',' << mtn.col << ')' << mtn.data;

              return strm;

       }

};

 

class Matrix : List<MatNode>

{

public:

       Matrix() : row(0), col(0), num(0) {}

       Matrix(int row, int col, int num) : row(row), col(col), num(num) {}

       ~Matrix() { MakeEmpty(); }

      

       void MakeEmpty()

       {

              List<MatNode> *q;

              while (first->data.downrow != NULL)

              {

                     q = first->data.downrow;

                     first->data.downrow = q->first->data.downrow;

                     delete q;

              }

              List<MatNode>::MakeEmpty();

              row = col = num = 0;

       }

 

       void Input()

       {

              if (!row) { cout << "輸入矩陣行數:"; cin >> row; }

             if (!col) {      cout << "輸入矩陣列數:"; cin >> col; }

              if (!num) { cout << "輸入非零個數:"; cin >> num; }

              if (!row || !col || !num) return;

              cout << endl << "請按順序輸入各個非零元素,以列序為主,輸入0表示本列結束" << endl;

              int i, j, k, v;//i行數 j列數 k個非零元 v非零值

              Node<MatNode> *p = first, *t;

              List<MatNode> *q;

              for (j = 1; j <= col; j++) LastInsert(MatNode(0, NULL, 0, j));

              for (i = 1; i <= row; i++)

              {

                     q = new List<MatNode>;

                     q->first->data.row = i;

                     p->data.downrow = q;

                     p = q->first;

              }

              j = 1; q = first->data.downrow; First(); t = pNext();

              for (k = 0; k < num; k++)

              {

                     if (j > col) break;

                     cout << endl << "輸入第" << j << "列非零元素" << endl;

                     cout << "行數:"; cin >> i;

                     if (i < 1 || i > row) { j++; k--; q = first->data.downrow; t = pNext(); continue; }

                     cout << "非零元素值"; cin >> v;

                     if (!v)  { k--; continue; }

                     MatNode matnode(v, NULL, i, j);

                     p = new Node<MatNode>(matnode);

                     t->data.down = p; t = p;

                     while (q->first->data.row != i) q = q->first->data.downrow;

                     q->LastInsert(t);

              }

       }

 

       void Print()

       {

              List<MatNode> *q = first->data.downrow;

              cout << endl;

              while (q != NULL)

              {

                     cout << *q;

                     q = q->first->data.downrow;

              }

       }

 

Matrix & Add(Matrix &matB)

{

       //初始化賦值輔助變量

       if (row != matB.row || col != matB.col || matB.num == 0) return *this;

       Node<MatNode> *pA, *pB;

       Node<MatNode> **pAT = new Node<MatNode>*[col + 1];

       Node<MatNode> **pBT = new Node<MatNode>*[matB.col + 1];

       List<MatNode> *qA = pGetFirst()->data.downrow, *qB = matB.pGetFirst()->data.downrow;

       First(); matB.First();

      for (int j = 1; j <= col; j++)

       {

              pAT[j] = pNext();

              pBT[j] = matB.pNext();

       }

 

       //開始

      for (int i = 1; i <= row; i++)

       {

             qA->First(); qB->First();

              pA = qA->pNext(); pB = qB->pNext();

              while (pA != NULL && pB !=NULL)

              {

                     if (pA->data.col == pB->data.col)

                     {

                            pA->data.data += pB->data.data;

                            pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down; qB->Remove();

                            if (!pA->data.data)

                            {

                                   pAT[pA->data.col]->data.down = pA->data.down;

                                   qA->Remove();

                            }

                            else

                            {

                                   pAT[pA->data.col] = pA;

                                   qA->pNext();

                            }

                     }

 

                     else

                     {

                            if (pA->data.col > pB->data.col)

                            {

                                   pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down;

                                   qB->pRemove();

                                   pB->data.down = pAT[pB->data.col]->data.down;

                                   pAT[pB->data.col]->data.down = pB;

                                   pAT[pB->data.col] = pB;

                                   qA->InsertBefore(pB);

                            }

 

                            else if (pA->data.col < pB->data.col)

                            {

                                   pAT[pA->data.col] = pA;

                                   qA->pNext();

                            }

                     }

              pA = qA->pGet();pB = qB->pGet();

              }

             

              if (pA == NULL && pB != NULL)

              {

                     qA->pGetPrior()->link = pB;

                     qB->pGetPrior()->link = NULL;

                     while (pB != NULL)

                     {

                            pBT[pB->data.col]->data.down = pB->data.down;

                            pB->data.down = pAT[pB->data.col]->data.down;

                            pAT[pB->data.col]->data.down = pB;

                            pAT[pB->data.col] = pB;

                            pB = pB->link;

                     }

              }

 

              if (pA !=NULL)

              {

                     while (qA->pGet() != NULL)

                     {

                            pAT[pA->data.col] = pA;

                            qA->pNext();

                     }

              }

      

       qA = qA->first->dat

Posted on 2005-12-15 12:55 艾凡赫 閱讀(1532) 評論(1)  編輯 收藏 引用 所屬分類: C++

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# re: 數據結構學習(C++)—稀疏矩陣(十字鏈表)  回復  更多評論   

2012-06-17 22:11 by fremn
艸艸艸艸艸?。。?br>我學算法里面的dlx,用到十字鏈表。我沒學過數據結構的想到樓主那種方法,但是網上一搜就是教材版本的了,活活看了一天沒懂。
樓主的雖然不是很懂,只是知道教材版的十字鏈表大概怎么來的了。
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