Question

我正致力于处理稀疏矩阵的软件。它们并不大（从15x15到300x300不等）。我希望能够将矩阵的表示存储在一个短字符串中，以便我可以将其作为值存储在CSV文件中（以及许多其他内容）。

到目前为止我尝试过将矩阵视为二进制字符串，convert to base62：

import numpy as np
import networkx as nx

def graphToHash(a,numnodes):
  def baseN(num,b,numerals="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"):
      return ((num == 0) and numerals[0]) or (baseN(num // b, b, numerals).lstrip(numerals[0]) + numerals[num % b])
  return str(numnodes) + '!' + baseN(int(''.join([str(i) for i in flatten_list(a)]),2), 62)

def flatten_list(l):
    l1=[item for sublist in l if isinstance(sublist,list) or isinstance(sublist,np.ndarray) for item in sublist]
    l=l1+[item for item in l if not isinstance(item,list) and not isinstance(item,np.ndarray)]
    return l

# example
import sys
sys.setrecursionlimit(10000)
a=np.array(nx.to_numpy_matrix(nx.connected_watts_strogatz_graph(160,8,.3,1000))).astype(int)
hash=graphToHash(a,160)
len(hash) # ~4300 characters

这适用于小图形（30个节点约150个字符）。然而，较大的图形有点笨重（160个节点是~4300并且需要我增加递归限制）。

因为图形是二元和稀疏的，所以我知道我可以做得更好。理想情况下，我想继续使用{0-9，a-z，A-Z}的字符串，因为我知道这些字符串不会在我的CSV文件中造成任何问题。

压缩二进制稀疏矩阵的最有效方法是什么？

Answer 1

经过我们在评论中的长时间讨论，我记得这是一个二进制数组... derp运行长度编码：

def brle(decoded): #binary run length encoding
    run = 0
    encoded = []
    for i in decoded:
        if i:
            encoded.append(run)
            run = 0
        else:
            run += 1
    return encoded

def brld(encoded): #binary run length decoding
    decoded = np.zeros(sum(encoded)+len(encoded)+1) #random trickery to get original length of flat list
    pos = 0
    for run in encoded:
        pos += run
        decoded[pos] = 1
        pos += 1
    return decoded

没有任何字母数字编码...

a=np.array(nx.to_numpy_matrix(nx.connected_watts_strogatz_graph(160,4,.3,1000))).astype(int)
b = flatten_list(a)
encoded = brle(b)

len(';'.join([str(x) for x in encoded])) # ==1706 chars

c = brld(encoded)
assert(all(b==c)) # passes

使用utf-8编码：

s = ''.join(unichr(x).encode('utf-8') for x in encoded) #711 bytes in memory
assert(encoded == [ord(x) for x in s.decode('utf-8')]) # passes

Answer 2

如何使用sparse6格式？它使用可打印的ASCII字符。 http://users.cecs.anu.edu.au/~bdm/data/formats.txt

import networkx as nx
G = nx.connected_watts_strogatz_graph(160,4,.3,1000)
s = nx.generate_sparse6(G)
print(len(s))
print(s)

505
>>sparse6<<:~?A__O??K@?SA?[B__D_kE?{F@CH`KI@[J`_L`gM`{NACOaGQ`?QA[R_oIAcTAsUA{VBCWBKXBSHBOZbW[ac\BsSBo^cO_CKacOb_?bCcccgedGfd?hdSiD[jDcldsmdwo_GTE?peGqe[rEcsEktb_^E{vcGwfGyfg{d_{FkAFg}_ObFs~gKgFH@GS\DhAG\BglDGtEG{AG|GhSmHPJhXKhkuHlNiO?CPOIKMILQI\RIdSIlTItUI|VJDMJ@XjHYbwjJPZcxZ_WPc`\Js`FX^_`__`CKL`k\bKc\IXcKldKsbDpfk|WLLhdPeLPjl[nHHllhmf`fLpnl{lMLCMLqM[?Eprm`tmtuM|vNDwNLxNTyN\rN[mKH{i@|n{~LP~OCeDI?oUA_YBOeBOcMOiEosjOyGpAHghZPUIh@sNYKeIKhqMpiNcwzPyO`QOQMS??~QQR`iRql{QsXQqVpqVjhmREXRSyR\NNqZRc?@a[Rk@Jq]

Answer 3

由于图形预计是稀疏的，我将编码其基于邻接列表的表示。这样的事情（注意我重用了你的baseN()版本，但我会用迭代版本替换它）：

#!/usr/bin/env python3

def baseN(num,b,numerals="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"):
      return ((num == 0) and numerals[0]) or (baseN(num // b, b, numerals).lstrip(numerals[0]) + numerals[num % b])

def encode_graph(g):
    # the leading 'a' is needed to protect the leading zero (if any)
    s = 'a' + 'a'.join(['a'.join(map(str,x)) for x in g])
    n = int(s, 11)
    return baseN(n, 62)

print(encode_graph([(0,1), (1,5), (1,23), (5,23)])) # outputs 64wc3BssnTd

在ASCII中压缩稀疏图的最有效方法？

3 个答案: