稀疏矩阵 压缩存储

稀疏矩阵是个具有广泛用的数学工具，它通常用于描述大量数据中存在大量的零值的情况。在教育领域，稀疏矩阵用于诸如学生选课系统，教师评价系统等多个场景。这些系统中的数据往往呈现出高度稀疏的特点，因此，使用稀疏矩阵进行数据存储和处理将能极大地提高效率。

在实现稀疏矩阵压缩存储时采用几种不同的方法使用元组列表来表示非零元素的位置和值；使用 compressed sparse row (CSR) 或 compressed sparse column (CSC) 等更高级的数据结构。这些方法都有效地减少存储空间的需求，且在定程度上提高计算速度。

对于高速公路、纽扣、社交网络等其他领域来说，稀疏矩阵有着广泛的用。在高速公路管理中用稀疏矩阵来表示不同路段之间的连接情况；在纽扣设计中用稀疏矩阵来表示各种按钮布局的可能性；在社交网络分析中用稀疏矩阵来表示用户之间的关系。