数据结构:(四)空间的艺术——数组压缩与广义表
2026/7/15 12:30:59 网站建设 项目流程

目录

一、 数组:从逻辑维度到物理地址

1. 行优先 (Row-major) 与 列优先 (Column-major)

二、 特殊矩阵的压缩存储

1. 对称矩阵 ()

2. 三角矩阵

三、 稀疏矩阵 (Sparse Matrix):变废为宝

1. 三元组顺序表 (Triple Oracle)

2. 十字链表 (Cross List) —— 终极优化

四、 广义表 (Generalized Lists):递归的线性表

1. 核心操作:GetHead 与 GetTail

五、 今日深度总结表

避坑指南:


一、 数组:从逻辑维度到物理地址

数组是随机存取结构。在内存中,多维数组必须映射为一维线性地址。

1. 行优先 (Row-major) 与 列优先 (Column-major)

  • 行优先(C语言、严版教材默认):先存第一行,再存第二行。

  • 二维数组地址计算公式(以的二维数组为例,下标从 0 开始):

    详细注释代表跳过了前行的所有元素,代表在当前行偏移的位置,是每个元素占用的字节数。


二、 特殊矩阵的压缩存储

对于有规律的矩阵,我们只存“有效”部分,其余部分通过数学公式计算得出。

1. 对称矩阵 ()

只需存储下三角(含对角线)的个元素。

  • 映射公式:将二维下标映射到一维数组

    (当时)

2. 三角矩阵

上(下)三角全是常数。同样只存有效的一半加一个位置存常数


三、 稀疏矩阵 (Sparse Matrix):变废为宝

当矩阵中绝大多数元素为 0 时(非零元素占比通常 < 5%),直接存储会造成内存极大浪费。

1. 三元组顺序表 (Triple Oracle)

  • 原理:每个非零元素存为一个三元组(行下标, 列下标, 值)

  • 缺点:失去了随机存取特性。

  • 高频考点快速转置算法。传统的行列互换后,为了保持三元组按行序排列,需要预先统计每列非零个数,计算出转置后每行应放的起始位置。

2. 十字链表 (Cross List) —— 终极优化

  • 结构:每个非零元素是一个节点,包含五个域:行、列、值、行指针(right)、列指针(down)

  • 优势:在进行矩阵加法、乘法等动态运算时,十字链表无需像三元组那样频繁移动元素,效率极高。


四、 广义表 (Generalized Lists):递归的线性表

广义表是线性表的推广,它的元素可以是原子(单个数据),也可以是子表

1. 核心操作:GetHead 与 GetTail

这是考试中最容易丢分的地方:

  • GetHead(L):取出的第一个元素。可以是原子,也可以是子表。

  • GetTail(L)除去第一个元素外,剩下的元素组成的

    ⚠️ 必考例题

    ——注意:尾部一定带括号,是一个表!


五、 今日深度总结表

存储对象核心挑战解决方案适用场景
稠密矩阵快速存取顺序存储(行优先)基础科学计算
对称/对角矩阵冗余数据多下三角/对角压缩物理模拟、结构分析
稀疏矩阵0 元素极多三元组、十字链表社交网络邻接矩阵、推荐算法
广义表结构不规则链式存储(头尾链)Lisp 语言、递归逻辑表示

避坑指南:

  1. 公式偏移:一定要看清题目下标是从 0 还是 1 开始。如果是从 1 开始,地址公式变为:

  2. 转置细节:三元组转置时,如果不使用“快速转置”,时间复杂度会升至 $O(n \times t)$($t$ 为非零元素个数),这在考研大题中是扣分项。

  3. 广义表空表。空表也是表,不能写“无”。

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