巨大対角行列を仮定します。これを実装する効率的な方法は何ですか？対称対角行列の表現
私が考えることができる唯一の方法は、Xij = Xjiの対称プロパティを使うことによって、この行列のサイズを半分に減らすことができるということです。しかし、2D配列を使ってこの行列を表現することは、配列を使って行列のサイズを減らすことができないため、非効率です。
隣接関係リストを使用してこの行列を表す別のことは、この行列をグラフに関連付けるため、非効率的です。これは濃度グラフです。また、adjリストの操作には、削除、挿入、検索など多くの時間がかかります。
しかし、ヒープの使用はどうですか？
この行列（または多分行列）を使って何をしようと決めるまで、答えはありません。
これを保存して覚えている場合は、冗長エントリを残して順番に保存してください。 （あなたのコードはそれにアクセスする方法を知っています、それはそうしているからです）
おそらく、あなたはそれに対して通常の行列操作をしたいと思うでしょう。その場合、ストレージを効率的にするか、実行していますか？後者の場合、私はそれが対称的であることに基づいて多くの機会を見ません - 倍増は高価なものであり、おそらくそれらのすべてがまだ必要です。それがストレージの場合は、対称的で対称的な操作に限定していますか？非常に具体的に聞こえる。そうであれば、定義すると他のエントリは対称であるため、格納する部分の計算を行うだけで済みます。そのため、行列のその部分を生成するコードを書いてください。
効率的なストレージと効率的な実行のバランスをとる必要があることは時々分かります。それを扱う行列は、点間の距離、すなわち余弦距離などの距離距離を保持する。私が大規模なデータセットを扱っているので、私はストレージと実行のバランスをとる効率的なデータ構造を見つける必要があります。 –
通常、0-50％の範囲で保存すると、あまりにも興奮しない（実際の支払いである90-99.9％の節約です）。しかし、それがあなたのシステムを実現可能にするならば、私はそれが各行列の形を知るようにすべてのコードを書く価値があると言いたい - とにかく行列の任意の場所に意味を与えるのは操作コードだけです。 –
ギザギザの列とインデックスを使用してミラーリングを処理する1Dアレイを試してください。 – user4581301
はい、良い選択です。あなたが考えることができる他の方法はありますか？ –
何か良い情報を与えるための情報が不十分です、私は恐れています。あなたの意図された使用パターンを知る必要がありますが、適度に複雑なインデックス作成の計算でも1Dアレイでは多くのスイートスポットが必要です。 – user4581301