Laboratorio de Matriz Dispersa
Codifica matrices dispersas con formatos clásicos y compara trade-offs de compresión.
Muchas matrices reales son mayormente ceros. Guardar cada cero desperdicia memoria y ralentiza el cómputo.
Los formatos dispersos almacenan solo entradas importantes y sus posiciones, reduciendo almacenamiento y acelerando álgebra lineal.
COO: triplas explícitas (fila, col, valor).
CSR / CSC: índices compactos por fila o columna para recorrido rápido.
RLE: codificación por longitudes de racha en filas con ceros largos.
Diccionario / Bitmap: codificaciones ligeras para búsqueda rápida o patrones compactos.
- Genera o edita una matriz.
- Selecciona un formato y haz clic en Codificar.
- Reconstruye para verificar y comparar tamaños.
Generador de matriz
Actual: 10%
Codificación
Resumen
Dimensiones: -
Cantidad no cero: -
Tamaño bruto (denso): - bytes
Tamaño comprimido (est.): - bytes
Ratio de compresión: -
Reconstrucción: -
Matriz original (clic para editar)
Haz clic para editar. Valores vacíos se vuelven cero.
Resultado codificado
Matriz JSON
Notas
- COO es simple pero poco amigable con la caché en matrices grandes.
- CSR es rápido para cortar filas; CSC para cortar columnas.
- RLE funciona mejor con largas rachas de ceros por fila.
- Bitmap es bueno para sparsity estructural, pero valores aún se almacenan.