当需要在算法中使用大矩阵时，为了加快复杂性，我们被告知如果矩阵稀疏则使用链表。这意味着如果数据大致相同，我们只能保存不是那个值的数据。
但是我们如何确定使用稀疏矩阵的点不再有用呢？
对于长度为 n 的方阵，我们如何计算我们可以说矩阵中有太多非零数据要写在链表中的点？
我想我们需要使用对象的内存大小，两个对象之间的链接，然后使用我们的密度因子。但有什么计算可以安全地说＆＃34;这个矩阵有x％的非零数据，最好使用链表？
答案 0 :(得分：2)
您的问题的答案取决于您优化的内容。你是否优化空间或时间？
让我们说你优化空间。为了保持长度为n的方阵的数据，你需要n * n个数（为了简化，假设它是每个值的整数）。在链表的情况下，您需要具有实际值，矩阵中值的协调以及指向下一个非零值的指针。为简化起见，假设每个字段都是整数。因此，对于链表，您需要4个整数来保留单个值（以及链接列表的头部等附加数据）。
恕我直言，一旦不到1/4的矩阵值非零，使用链表比数组数组更优。
显然，还有其他选项来保持矩阵值;那么这个比例可能会有所不同。
要再次优化时间，它取决于您要运行的操作......