1.定义 稀疏数组可以看做是普通二位数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组，关于稀疏数组的运用有五子棋盘,地图等.. *当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组如图 2.好处 * 原数组中存在大量的无效数据，占据了大量的存储空间， ...
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2020-04-12 22:22:49
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var arr = [3,5,,7,8,,,4] // 稀疏数组 // for循环遍历数组遇到空元素会输出undefined for (var i = 0; i < arr.length; i++) { console.log(i, arr[i]) } console.log(' ') // for ...
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2020-04-12 16:32:37
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SparsrMatrix.h #pragma once #include<iostream> using namespace std; class Tri { public: int row; int col; int value; }; class SparseMatrix { public: i ...
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2020-04-12 12:26:08
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public class SparseArray { /** * 用二维数组实现一个棋盘，1代表黑子，2代表蓝子 */ public static void main(String[] args) { /** * 二维数组 */ int[][] chessArray1 = new int[11][1 ...
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2020-04-10 18:34:53
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今天复习下稀疏数组相关思想。 问题引入：编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。 如上图所示二维数组，大多值是默认值（0），所以记录大量无意义的数据意义不大，此时可以引入稀疏数组。 稀疏数组介绍：当一个数组大部分元素为固定值时，可以使用稀疏数组来保存类似数组； 稀疏数组处理思路： 稀疏数组记录 ...
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2020-04-10 00:30:25
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1. 稀疏矩阵的建立：coo_matrix() from scipy.sparse import coo_matrix # 建立稀疏矩阵 data = [1,2,3,4] row = [3,6,8,2] col = [0,7,4,9] c = coo_matrix((data,(row,col)), ...
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2020-04-06 17:19:54
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适用情景： 当一个数组（此处针对二维）中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以采用稀疏数组来保存该数组。 通常一个二维数组中会有一些无效信息（可以是0）所以一个10 10的二维数组，即使其中只有20个有效数据，如果不进行优化，需要占用100个数据空间；如果使用稀疏数组去优化，则只需要20 3= ...
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2020-04-02 19:35:24
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邻接矩阵的优点： （1）可以通过M[u][v]直接引用边(u, v)， 因此只需常数时间(O(1))即可确定顶点u 和顶点v 的关系 （2）只要更改M[u][v] 就能完成边的添加和删除， 简单且高效O(1) 邻接矩阵的缺点： （1）消耗的内存空间等于顶点的平方数。如果图的边数较少（稀疏图），则会浪 ...
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2020-03-31 21:10:22
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背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“过拟合”的现象。 方案 既然维数灾难严 ...
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2020-03-28 23:13:58
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1.AOA估计在毫米波大规模MIMO中的重要性 在毫米波大规模MIMO的CSI估计中，AoA估计具有重要地位，主要原因归纳如下： 1. 毫米波大规模MIMO 的信道具有空域稀疏性，可以简单通过AoA 和路径增益将其准确建模。这类似于波束域MIMO 的几何信道模型。基于该信道模型，CSI 估计可以先获 ...
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2020-03-28 19:54:35
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