R：大整数矩阵

我有一些大的整数矩阵（1000 x 1000000），我必须乘它们并在上面执行rowmax

它们包含0和1（大约99%1和1%0，没有其他值）

我的问题是内存消耗：目前R每个整数消耗8个字节

我已经看过SparseMatrix，但似乎无法将默认值设置为1而不是0

我如何以一种内存高效的方式表示这些矩阵，但我仍然可以将它们作为矩阵相乘并使用rowmax

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它最好能与R-2.15一起使用，并且不需要额外的库。

有几个稀疏矩阵包，，…），但我怀疑任何一个都不能像您在这里所需要的那样进行按位表示，甚至是单字符表示。你可能需要自己编写代码

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或者，像这样的包允许更紧凑的存储，但AFAIK不会为您提供矩阵运算。也许你可以把它放在它们上面？

在我脑子里，我想不出一个打包的解决方案

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通过按行运行长度编码，似乎可以非常高效地表示这种类型的数据。从那里，您可以为rle对象（可能很难）和row max（应该很简单）实现矩阵向量乘法方法

由于只有1%0，因此压缩并不困难。一个简单的例子：

pseudo.matrix <- function(x){
  nrow <- nrow(x)
  ncol <- ncol(x)
  zeroes.cells <- which(x==0)
  p <- list(nrow=nrow, ncol=ncol, zeroes.cells=zeroes.cells)
}

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pseudo.matrix第二个想法：如果你有两个这样的矩阵，把它们叫做X_1和X_2，让Y_1=1*1'-X_1和Y_2=1*1'-X_2；Y可以是稀疏的，因为它们99%为零。所以他们的产品是

X_1*X_2=（1*1'-Y_1）*（1*1'-Y_2）=1*1'-Y_1*1*1'-1*1'-1*1'-Y_2+Y_1*Y_2

你可以进一步简化。
你不想更新你的R有什么原因吗？你能重新分配0 1吗？@rawr该程序是为通常无法更新R的外部用户编写的。@Hugh它会使乘法得到错误的结果。此外，如果有人能将其编辑到公式中，我将不胜感激。
recover.matrix <- function(x) {
  m <- matrix(1, x$nrow, x$ncol)
  for (i in x$zeroes.cells) m[i] <- 0
  m
}