java 稀疏矩陣

阿新 • • 發佈：2018-12-15

稀疏矩陣 一般用 (x, y, value) 三元組來儲存矩陣非零元素，當矩陣只有少量非零元素時，可以大大減少儲存空間。

本文實現的稀疏矩陣只實現了

一般矩陣和稀疏矩陣之間的轉換
讀取稀疏元素
儲存稀疏元素

package matrix;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class SparseMatrix{

	Map<String, Double> pairs= new HashMap<>();
	int rowNum,colNum;
	boolean sizeFixed;

	// 如果沒有初始化矩陣維數，稀疏矩陣大小可變 

	public SparseMatrix(){
		sizeFixed = false;
	}
	public SparseMatrix(int r, int c){
		sizeFixed = true;
		rowNum = r;
		colNum = c;
	}
	public int getRowNum() {
		return rowNum;
	}
	public int getColNum() {
		return colNum;
	}
	
	// 新增矩陣元素
	public void put(int x, int y, double v) throws IndexException{ 

		checkIndex(x,y);
		if(v != 0)
			pairs.put(SparseIndex(x,y),v);
	}
	
	// 獲取矩陣元素
	public Double get(int x, int y) throws IndexException{
		checkIndex(x,y);
		Double v = pairs.get(SparseIndex(x,y));
		if(v == null) {
			v = Double.valueOf(0);
		}
		return v;
	}
	
	// 轉換為 一般矩陣
	public double[][] toDensity 
(){
		double[][] mat = new double[rowNum][colNum];
		for(int i=0; i<rowNum; ++i) {
			for(int j=0; j<colNum; ++j) {
				try {
					mat[i][j] = get(i,j);
				} catch (IndexException e) {
				}
			}
		}
		return mat;
	}
	
	// 從一般矩陣 轉換為 稀疏矩陣
	static public SparseMatrix fromDensity(double [][] mat){
		SparseMatrix sm = new SparseMatrix(mat.length,mat[0].length);
		for(int i=0; i<mat.length; ++i) {
			for(int j=0; j<mat[0].length; ++j) {
				try {
					if(mat[i][j] != 0) {
						sm.put(i,j,mat[i][j]);
					}
				} catch (IndexException e) {
				}
			}
		}
		return sm;
	}
	
	// 把矩陣索引轉換成字串，用於雜湊索引 
	static public String SparseIndex(int x, int y){
		return String.valueOf(x)+","+String.valueOf(y);
	}
	
	// 檢查是否越界，下標越界則丟擲異常
	private void checkIndex(int x, int y) throws IndexException{
		if(sizeFixed) {
			if(x >= rowNum || y >= colNum) {
				throw new IndexException(
						"Index out of bound: ("+String.valueOf(x)+","+String.valueOf(y)+"), "+
						"(rowNum,colNum)=("+String.valueOf(rowNum)+","+String.valueOf(colNum)+")."
						);
			}
		}else {
			rowNum = rowNum>x+1?rowNum:x+1;
			colNum = colNum>y+1?colNum:y+1;
		}
	}
	
	// 自定義異常
	class IndexException extends Exception {
		public IndexException (String message){ 
			super (message); 
		}
		public IndexException (String message, Exception cause) {
			super(message,cause);
		}   
	}
	
	// 測試
	public static void main(String[] args) {
		SparseMatrix sm = new SparseMatrix();
		try {
			sm.put(0, 0, 1.0);
			sm.put(2, 1, 2.0);
			sm.put(1, 4, -9);
			
		} catch (SparseMatrix.IndexException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		double [][] mat = SparseMatrix.fromDensity(sm.toDensity()).toDensity();
		for(int i=0; i<sm.getRowNum(); ++i) {
			for(int j=0; j<sm.getColNum(); ++j) {
				System.out.print(mat[i][j]);
				System.out.print(" ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
}

測試結果：

1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
0.0 0.0 0.0 0.0 -9.0 
0.0 2.0 0.0 0.0 0.0

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