スパース行列を実装するにはトライが効率的な選択肢であるのはなぜですか?

疎行列は、ゼロ値の割合が高いデータを表現するための効率的なデータ構造です。ゼロ以外の要素のみを保存するため、メモリ使用量が大幅に削減され、パフォーマンスが向上します。ツリー データ構造の一種である

トライは、スパース行列の実装によく使用されます。これらは、セグメントが分散されるベクトル内の位置に座標をマッピングします。これにより、要素が存在するかどうかを判断するために必要な配列インデックス操作が 2 つだけで、要素への効率的なアクセスが可能になります。

複雑なハッシュ関数を必要とし、衝突を処理するハッシュマップとは異なり、要素への読み取り専用アクセスを提供しようとします。衝突のない要素。これにより、特に頻繁に読み取られるデータの場合、ハッシュマップよりも大幅に高速になります。

このコードは、トライを使用して疎行列を構築する方法を示しています。整数インデックスを使用して要素にアクセスし、さまざまな行列サイズに合わせて柔軟にサイズを変更できます。このコードには、値を設定および取得するためのメソッドと、共通部分範囲を検出して結合することでデータ ストレージを最適化する Compact() メソッドが含まれています。

トライは、スパース行列を実装するための強力なデータ構造であり、次の点で利点があります。メモリ使用量、パフォーマンス、柔軟性を向上させます。

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