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当算法中需要使用大矩阵时，为了加快复杂性，如果矩阵稀疏，我们被告知使用链表。这意味着如果数据大部分相同，我们可以只保存不是该值的数据。
但是我们如何确定使用稀疏矩阵不再有用的点？
对于长度为n的方阵，我们如何计算可以说该矩阵有太多非零数据而无法写入链表的点？
我想我们需要使用一个对象的内存大小、两个对象之间的链接，然后使用我们的密度因子。但是如何计算才能安全地说“这个矩阵有 x% 非零数据，最好使用链表？
最佳答案
您的问题的答案取决于您的优化目的。您会针对空间或时间进行优化吗？
假设您优化了空间。要保存长度为 n 的方阵数据，您需要 n*n 个数字(为了简化，假设每个值都是一个整数)。对于链表，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。为了简化，假设每个字段都是整数大小。因此，对于链表，您需要 4 个整数来保存单个值(加上链表头等附加数据)。
恕我直言，一旦矩阵中少于 1/4 的值非零，使用链表比使用数组数组更理想。
显然，还有其他选项可以保留矩阵值；那么比例可以不同。
为了优化时间，这取决于您要运行哪些操作...
关于java - 作为矩阵的链表和效率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39821849/
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