稀疏矩阵

稀疏矩阵，顾名思义，是一种大部分元素为零的矩阵。这种矩阵在存储和计算上具有显著的优势，因为只需要存储非零元素的位置和值，从而大大减少了内存的使用。同时，稀疏矩阵的运算也可以更加高效地进行，因为可以利用其特性进行优化，例如避免对零元素进行不必要的操作。然而，稀疏矩阵也有其缺点，如不便于直观理解和可视化，以及在某些情况下可能无法充分利用现代硬件的并行计算能力等。尽管如此，由于其在处理大规模数据和复杂模型时的优势，稀疏矩阵在许多领域，如机器学习、图论和科学计算等，都得到了广泛的应用。