R 相同的稀疏矩阵，不同的对象大小

我当时正在创建一些邻接矩阵，突然发现了一个奇怪的问题

我有一个满是1和0的矩阵。我想把它的转置乘以它（

t（X）%*%X

），然后运行其他一些东西。由于例程开始变得非常慢，我将其转换为稀疏矩阵，显然速度更快

但是，稀疏矩阵的大小会增加一倍，这取决于我何时将矩阵转换为稀疏格式

下面是一些遇到相同问题的通用示例

set.seed(666)
nr = 10000
nc = 1000

bb = matrix(rnorm(nc *nr), ncol = nc, nrow = nr)
bb = apply(bb, 2, function(x) x = as.numeric(x > 0))

# Slow and unintelligent method
op1  = t(bb) %*% bb
op1  = Matrix(op1, sparse = TRUE) 

# Fast method
B   = Matrix(bb, sparse = TRUE) 
op2 = t(B) %*% B

# weird
identical(op1, op2) # returns FALSE
object.size(op2)
#12005424 bytes
object.size(op1) # almost half the size
#6011632 bytes

# now it works...
ott1 = as.matrix(op1)
ott2 = as.matrix(op2)

identical(ott1, ott2) # returns TRUE

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然后我开始好奇。有人知道为什么会发生这种情况吗？

op1的类是

dsCMatrix

，而op2是

dgCMatrix

dsCMatrix

是一个对称矩阵类，因此只需要存储上半部分加上对角线（大约是完整矩阵的一半）

将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的

Matrix

语句足够聪明，可以为对称矩阵选择对称类，因此节省了时间。您可以在函数

Matrix

的代码中看到这一点，该函数显式执行测试

isSym