我希望通过提供矩阵的维数m x n以及我期望拥有的非零元素的数量，在R中预先分配稀疏矩阵（使用simple_triplet_matrix）。 Matlab具有＆＃34; spalloc＆＃34; （见下文），但我还没有找到R中的等价物。有什么建议吗？
S = spalloc（m，n，nzmax）创建一个大小为m-by-n的全零稀疏矩阵S，其空间可容纳nzmax非零。
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尽管在R中预先分配传统的密集矩阵可能是有意义的（同样地，预分配常规（原子）向量而不是逐个增加其大小的效率要高得多，
我很确定在大多数情况下， 不 支付费用来预先分配R中的稀疏矩阵。
为什么？
对于密集矩阵，您可以分配然后分配“逐个”，例如，
m[i,j] <- value
对于稀疏矩阵，然而这是非常不同的：如果你做了类似的事情
S [i，j]＆lt; - 值
内部代码必须检查[i，j]是否是现有条目（通常为非零）。如果是，它可以更改值，但除此之外，无论如何，三元组(i,j, value)需要存储和，这意味着扩展当前结构等。如果你一块一块地做这件事，效率很低......大多数情况下你都做了一些预先分配。
另一方面，如果您事先已经知道所有包含非零的[i,j]组合，则可以“预先分配”，但在这种情况下，
只需存储长度为i的向量j和nnzero。然后使用你的底层“算法”来构造一个相同长度的向量x，它包含所有相应的value s，即条目。
现在，正如@Pafnucy建议的那样，使用spMatrix()或sparseMatrix()，相同功能的两个略有不同的版本：构造稀疏矩阵，给定其内容。
我很乐意进一步提供帮助，因为我是Matrix包的维护者。