Java 中的稀疏矩阵/数组
使用稀疏数组构建的哈希图对于频繁读取的数据来说效率低下。实现稀疏数组的最有效方法是使用 Trie，它允许快速访问分布有段的单个向量。
使用 Trie
A Trie只需两次只读数组索引操作就可以确定表中是否存在某个元素，提供该元素的有效位置或指示其不存在。它还可以在后备存储中为稀疏数组的默认值提供默认位置，从而无需对返回的索引进行任何测试。
Vorteile of Tries
- 由于没有复杂的散列函数和碰撞处理，比 hashmap 快得多
- Java Hashmap 只能索引对象，而 Tries 可以处理整数
- 内存效率高，作为整数对象不需要为每个散列源索引创建
使用 Trie 实现稀疏数组的步骤
- 使用 subrangeOf( 定义子范围和偏移量计算) 和positionOffsetOf()方法。
- 使用system.arraycompare()和system.arraycopy()进行高效的数组操作。
- 设置Trie结构及其内部成员。
- 提供重置、设置值（setAt()）和获取值（getAt()）的方法。
- 可以选择实现一个compact()方法，通过检测和合并公共子范围来优化存储。
通过尝试实现稀疏数组的涡流
- 快速重新分配新子范围
- 自动检测和压缩子范围
- 公共子范围的共享数据
- 共享子范围的只读数据
限制
- 当前实现具有静态子范围大小，限制了灵活性。
- 压缩仅限于在没有交错的情况下检测常见子范围。
其他注意事项
- Colt 库是良好，但未针对使用散列技术的稀疏矩阵进行优化。
- Trove 实现也基于具有类似限制的散列技术。
- 与散列和行相比，尝试提供卓越的速度和适度的空间消耗压缩技术。
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