使用哈希表在Java中构建稀疏矩阵？

Question

在我的项目中，我正在尝试为图形构建邻接矩阵，出于空间和时间的考虑，我们应该使用稀疏矩阵，根据我的理解，它最容易使用散列图完成。不幸的是，我们还必须实现一个邻接列表，我用所述hashmap实现，并且因为我们的邻接矩阵必须在结构上不同，所以我不能使用hashmap作为矩阵。有没有其他方法可以实现一个？

Answer 1

对于n维矩阵，您可以使用二叉树的变体。插入等时，你所做的就是在尺寸上循环，直到找到一片叶子。

因此对于一个简单的二维数据集，比如按顺序插入（2,5），（10,1），（5,6），（3,4），你会得到

 (2, 5)
    \
   (10, 1)
       \
      (5, 6)
        /
    (3, 4)

（2,5）插入根目录。

（10,1）向右走，因为10＆gt; 2.

（5,6）在（2,5）的右边，因为5>然后它在（10,1）的右边，因为6＆gt; 1。

（3,4）右3＆gt; 2.然后右4>然后离开3＆lt; 5。

Answer 2

Sparse Matrices上的维基百科页面列出了6个替代方案：

• 键字典（DOK）。
• 清单清单（LIL）
• 协调列表（COO）
• 耶鲁格式
• 压缩稀疏行（CSR或CRS）
• 压缩稀疏列（CSC或CCS）

另一种选择是Adjacency List。

最后，您还应考虑将邻接矩阵表示为位图，将每个矩阵单元映射到特定位。 （典型的JVM将boolean[]表示为机器字节数组，每个字节有一个布尔值。）当您考虑Java哈希表和列表的空间开销时，邻接矩阵需要相当大...并且稀疏...在更复杂的“稀疏”数据结构之前，您可以节省空间。

Answer 3

您可以使用a list of lists or a coordinate list。

Answer 4

尝试使用List<SparseIntArray>作为ArrayList实现的List，或者如果知道大小，则使用普通数组SparseIntArray[]。

SparseIntArray是Google android的一个非常小的隔离类。

Here is how我利用它来表示具有常用操作的稀疏矩阵。这是非常高效的内存。