为什么尝试是实现稀疏矩阵的有效选择？

稀疏矩阵是表示零值比例较高的数据的有效数据结构。它们只存储非零元素，可以显着减少内存使用并提高性能。

Tries 是一种树数据结构，通常用于实现稀疏矩阵。它们将坐标映射到向量中分布片段的位置。这允许高效地访问元素，只需要两次数组索引操作即可确定元素是否存在。

与需要复杂散列函数并处理冲突的哈希图不同，尝试提供对没有碰撞的元素。这使得它们比哈希图快得多，特别是对于频繁读取的数据。

代码演示了如何使用 trie 构建稀疏矩阵。它使用整数索引来访问元素，并且可以灵活地调整大小以适应不同的矩阵大小。该代码包括设置和获取值的方法，以及通过检测和合并公共子范围来优化数据存储的compact()方法。

尝试是实现稀疏矩阵的强大数据结构，在以下方面提供优势内存使用、性能和灵活性。

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