稀疏矩陣可以使用 try 高效實現,它僅使用兩個數組索引操作計算某個元素是否存在於表中,從而提供對特定矩陣元素的快速訪問。
Tries 的主要特點:
- 在後備儲存中為預設值提供預設位置,無需進行值測試。
- 支援快速更新嘗試使用可選的「compact()」操作來最佳化後備儲存大小。
- 利用物件映射,允許將座標映射到向量中的整數位置。
- 處理子範圍的快速擷取
優點:
- Trie 實作比hashmap 快得多,避免了複雜的散列函數和衝突處理。
- Java hashmaps 僅在物件上建立索引,可能會導致記憶體開銷和垃圾收集壓力。
- 嘗試提供高效的實現,不需要為每個來源索引建立對象,從而減少記憶體操作。
範例實作:
<code class="java">public class DoubleTrie { // Matrix options private static final int SIZE_I = 1024; private static final int SIZE_J = 1024; private static final double DEFAULT_VALUE = 0.0; // Internal splitting options private static final int SUBRANGEBITS_I = 4; private static final int SUBRANGEBITS_J = 4; // Internal splitting constants private static final int SUBRANGE_I = 1 > SUBRANGEBITS_I) * SUBRANGE_J + (j >> SUBRANGEBITS_J); } private static int positionOffsetOf(int i, int j) { return (i & SUBRANGEMASK_I) * SUBRANGE_J + (j & SUBRANGEMASK_J); } // Fast indexed getter public double getAt(int i, int j) { return values[subrangePositions[subrangeOf(i, j)] + positionOffsetOf(i, j)]; } // Fast indexed setter public double setAt(int i, int j, double value) { final int subrange = subrangeOf(i, j); final int positionOffset = positionOffsetOf(i, j); // Check if the assignment will change something int subrangePosition, valuePosition; if (Double.compare( values[valuePosition = (subrangePosition = subrangePositions[subrange]) + positionOffset], value) != 0) { // Perform the assignment in values if (isSharedValues) { values = values.clone(); isSharedValues = false; } // Scan other subranges to check if the value is shared by another subrange for (int otherSubrange = subrangePositions.length; --otherSubrange >= 0; ) { if (otherSubrange != subrange) continue; // Ignore the target subrange if ((otherSubrangePosition = subrangePositions[otherSubrange]) >= valuePosition && otherSubrangePosition + SUBRANGE_POSITIONS </code>
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