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，真正有用的数据却少之又少*把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规
文章目录The Sparse Vector Technique稀疏向量技术1.学习目标2.Above Threshold高于阙值算法3.Applying the Sparse Vector Technique应用稀疏向量技术4.Returning Multiple Values返回多个值5.Application: Range Queries应用：范围查询六、总结 The Sparse Vect
稀疏向量from CCF-CSP 2020-06-2Time limit：2sMemory limit：512MB数据结构里面稀疏矩阵的思想就可以了，找到相同的维度的地方就相乘，然后累加。ac代码：#include<iostream>using namespace std;int n,a,b;pair<int,int> p1[500005]; /
原创
2022-07-11 17:08:39
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文章目录题目程序代码 题目试题编号：202006-2试题名称：稀疏向量时间限制：2.0s内存限制：512.0MB题目描述 对于一个 n 维整数向量 v ∈ Zn，其在第 index 个维度上的取值记作 vindex。这里我们约定 index 的取值从1开始，即 v =（v1，v2，…，vn）。下面介绍一种向量的稀疏表示方法。 如果 v 仅在少量维度上的取值不为 0，则称其为稀疏向量。
稀疏向量计算技术杂谈稀疏计算是数学规划求解器计算速度提高的最基本套路。 现实中的大规模数学规划问题绝大多数是稀疏的, 例如下面这个流程车间调度问题的数学规划模型, 假如当m=10, n=100时, 总变量数可达10万以上, 约束数也是同样的数量级, 这样模型的约束矩阵的元素数字就达到100亿以上（10G双精度浮点数，80G内存）。参考文献链接https://mp.weixin.qq.c
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2023-09-08 06:55:23
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基础排序算法如下：1 插入类排序，如直接插入，折半插入，希尔排序等。 2 交换类排序，如冒泡排序，快速排序等。 3 选择类排序，如选择排序，堆排序等。 4 归并类排序，如归并排序等。 5 分配类排序，如基数排序等。基础排序算法一览排序方法平均情况最好情况最坏情况辅助空间稳定性直接插入O(n2)O(n)O(n2)O(1)稳定希尔排序O(nlog2n)~O(n2)O(n1.3)O(n2)O(1
本地向量（Local Vector）存储在单台机器上，索引采用0开始的整型表示，值采用Double类型的值表示。Spark MLlib中支持两种类型的矩阵， 分别是密度向量（Dense Vector）和稀疏向量（Spasre Vector），密度向量会存储所有的值包括零值，而稀疏向量存储的是索引位置
原创
2022-09-20 12:14:59
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不太会改进思路：把输入的两个二维数组换为两个一维数组，非零数字对应，无则补0；最后这两个一维数组的对应下标相乘package _2_17_稀疏向量_60;import java.util.Scanner;public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int weiShu = scanner.nextInt();
原创
2023-01-09 17:05:46
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## Spark创建稀疏向量的实现
### 介绍
在Spark中，稀疏向量是一种用于表示大部分元素为零的向量的数据结构。它可以有效地节省存储空间并提高计算效率。本文将介绍如何使用Spark创建稀疏向量。
### 整体流程
下面是实现“Spark创建稀疏向量”的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建稀疏向量]
B --> C[
原创
2023-10-16 07:45:30
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The Algorithmic Foundations of Differential Privacy （六）写在前面的话Remarks on compositionWeak QuantificationHumans and GhostsThe sparse vector techniqueThe SettingAlgorithmTheorem 3.23. AboveThreshold is (
稀疏矩阵稀疏矩阵定义：含有大量0元素的矩阵一个稀疏矩阵包括m*3项元素，其中m是原数组中非零项的个数。其第一列是行下标，第二列是列下标，第三列是非零项的值储存一个浮点数需要8字节，一个下标值需要4字节，则储存整个矩阵需要16*m个字节1.稀疏矩阵的存储方式对于稀疏矩阵，MATLAB仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置2.稀疏矩阵的生成利用函数sparse(稀疏)建立一般的稀疏矩阵sparse(A)
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2023-07-11 19:38:00
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稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
#include<bits/stdc++.h>#include<vector>using namespace std;struct node{int x,y;
};int main()
{int n,a,b;
cin>>n>>a>>b;long long innerProduct=0;
vector<node>
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2021-03-28 09:43:54
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# PySpark 稀疏向量与稠密向量：性能与应用场景的比较
在大数据处理框架Apache Spark中，向量是机器学习和数据分析中常用的数据结构。PySpark作为Spark的Python接口，提供了对稀疏向量和稠密向量的原生支持。本文将探讨这两种向量类型的特点、性能差异以及适用场景，并通过代码示例和图表帮助读者更好地理解它们。
## 稀疏向量与稠密向量的定义
**稠密向量**（Dense
三、矩阵运算（一）矩阵函数和特殊矩阵常见的矩阵处理函数表3-1 常见的矩阵函数函数说明/或\矩阵除法中的左除或右除，可以用于求解线性方程组accumarray(ind,val)累加创建数组A^n求解矩阵A的n次幂balance(A)将矩阵A进行缩放以提高其特征值的精度[V,D]=cdf2rdf(V,D)将复数对角矩阵转换为两个实数对角矩阵chol(A)对矩阵A进行Chol
在机器学习中，算法工程师会经常用到向量，包括对特征的存储，优化的计算等等。但是具体实现时，
原创
2023-03-05 09:37:38
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# NLP 分词与词向量的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，而分词和词向量是NLP中关键的基本技术。本文将介绍什么是分词和词向量，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这些概念。
## 什么是分词？
分词是将一段连续的文字切分为单独的词语，也叫词条。不同的语言有不同的分词规则。例如，在英语中，空格通常用于分隔单词，而在中文中，句子没有明显的分隔符，因此需
1.单词的向量化表示一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引。至于密集向量，又称distributed representation，即分布式表示。最早由Hinton提出，可以克服one-ho
中文分词简介在汉语中，词是以字为单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来作为划分的。因此，在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化成为词的表示。这个切片过程就是中文分词，通过计算机自动识别出句子的词。规则分词通过构建字典，在切分语句时，将语句中的每个字符串与字典中的词逐一比较，找到则切分，找不到则不切分。正向最大匹配法假定分词字典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前
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2023-10-01 10:00:35
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1、稀疏矩阵定义及存储 稀疏矩阵即含0较多的矩阵。 MATLAB为了节省内存空间，对与实数稀疏矩阵采用3个内部数组来保存非零元素及其对应的位置。 对与复数稀疏矩阵，采用第4个内部数组保存非0复数的虚部。 说明:M_full和M_sparse其实是同一个矩阵，但是内存却相差了一万倍，可怕。2、稀疏矩阵的创建 MATLAB不会自己创建稀疏矩阵。一般由用户根据商来确定是否要采用稀疏矩阵。 商也叫密度:非
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2023-11-30 10:06:32
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