Matrix 压缩稀疏行转置

正如您所知，我们可以在压缩行存储（CRS）（或者压缩稀疏行（CSR））中写入稀疏矩阵。

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设A为mn矩阵。A的转置是一个nxm矩阵A’，因此对于所有的0我都在寻找类似的东西。这是我的算法。我不知道它是不是最快的，但我认为它相当好

假设矩阵由该结构表示：

struct CRSMatrix
{
    int n; // number of rows
    int m; // number of columns
    int nz; // number of non-zero elements
    std::vector<double> val; // non-zero elements
    std::vector<int> colIndex; // column indices
    std::vector<int> rowPtr; // row ptr
};

struct-crs矩阵
{
int n；//行数
int m；//列数
int nz；//非零元素的数量
std:：vector val；//非零元素
std:：vector colIndex；//列索引
std:：vector rowPtr；//row ptr
};

此函数用于：

CRSMatrix sparse_transpose(const CRSMatrix& input) {
    CRSMatrix res{
        input.m,
        input.n,
        input.nz,
        std::vector<double>(input.nz, 0.0),
        std::vector<int>(input.nz, 0),
        std::vector<int>(input.m + 2, 0) // one extra
    };

    // count per column
    for (int i = 0; i < input.nz; ++i) {
        ++res.rowPtr[input.colIndex[i] + 2];
    }

    // from count per column generate new rowPtr (but shifted)
    for (int i = 2; i < res.rowPtr.size(); ++i) {
        // create incremental sum
        res.rowPtr[i] += res.rowPtr[i - 1];
    }

    // perform the main part
    for (int i = 0; i < input.n; ++i) {
        for (int j = input.rowPtr[i]; j < input.rowPtr[i + 1]; ++j) {
            // calculate index to transposed matrix at which we should place current element, and at the same time build final rowPtr
            const int new_index = res.rowPtr[input.colIndex[j] + 1]++;
            res.val[new_index] = input.val[j];
            res.colIndex[new_index] = i;
        }
    }
    res.rowPtr.pop_back(); // pop that one extra

    return res;
}

CRSMatrix稀疏转置（const-CRSMatrix&input）{
CRS矩阵资源{
输入.m，
输入，
input.nz，
标准：：向量（input.nz，0.0），
标准：：向量（input.nz，0），
std:：vector（input.m+2,0）//额外一个
};
//每列计数
对于（int i=0；i

对于试图理解

res.rowPtr

是什么的人来说：您需要一个数据结构来回答一个简单的查询“在这个元素之前放置了多少个元素？”，所以如果您仔细观察

res.rowPtr

您会发现对于

colIndex[i]

（转置的行索引）来说，答案被放置在

colIndex[i]+1

中。和

res.rowPtr.pop_back（）可以出现在主循环之前。问：我注意到上面的答案在转置后并没有更新m和n维度。当然，这些应该是不同的？@dbc我没问你问题？你是什么意思？你是指这个问题，还是你犯了错误，实际上想链接到另一个问题？我也不知道你为什么指的是SysEng？就这个答案而言，我可以说我在转置的一开始就交换了m和n维。@Marko-我所指的帖子得到的答案在评论中被删除了。我认为这是一个有效的评论，所以我在这里复制了它，作为一个评论，带有属性。