Sparse Matrix Lab

稀疏矩阵实验

用经典格式编码稀疏矩阵并比较压缩权衡。

很多现实矩阵大多为 0。存储每个 0 会浪费内存并拖慢计算。

稀疏格式只存重要条目及其位置,可减少存储并加速线性代数。

COO: 显式 (row, col, value) 三元组。

CSR / CSC: 按行/列的紧凑索引以加速遍历。

RLE: 对行中长零段进行游程编码。

字典 / 位图: 轻量编码用于快速查找或紧凑位模式。

  1. 生成或编辑矩阵。
  2. 选择编码格式并点击 Encode。
  3. 重建验证正确性并比较大小。

矩阵生成器

当前: 10%

编码

摘要

维度: -
非零数: -
原始大小(密集): - 字节
压缩大小(估计): - 字节
压缩比: -
重建: -

原始矩阵(点击编辑)

点击单元格编辑。空值变为 0。

编码结果


                

矩阵 JSON


                

备注

  • COO 简单但对大矩阵不友好。
  • CSR 适合行切片;CSC 适合列切片。
  • RLE 适合行中长零段。
  • 位图适合结构化稀疏,但值仍需存储。