Pourquoi les essais sont-ils un choix efficace pour implémenter des matrices clairsemées ?

Les matrices clairsemées sont des structures de données efficaces pour représenter des données contenant une forte proportion de valeurs nulles. Ils stockent uniquement les éléments non nuls, ce qui peut réduire considérablement l'utilisation de la mémoire et améliorer les performances.

Les essais, un type de structure de données arborescente, sont couramment utilisés pour implémenter des matrices clairsemées. Ils mappent les coordonnées à une position dans un vecteur, où les segments sont distribués. Cela permet un accès efficace aux éléments, avec seulement deux opérations d'indexation de tableau nécessaires pour déterminer si un élément est présent ou absent.

Contrairement aux hashmaps, qui nécessitent des fonctions de hachage complexes et gèrent les collisions, les tentatives fournissent un accès en lecture seule à éléments sans collisions. Cela les rend nettement plus rapides que les hashmaps, en particulier pour les données fréquemment lues.

Le code montre comment construire une matrice clairsemée à l'aide d'un trie. Il utilise l'indexation d'entiers pour accéder aux éléments et peut être redimensionné de manière flexible pour s'adapter à différentes tailles de matrice. Le code comprend des méthodes pour définir et obtenir des valeurs, ainsi qu'une méthode compact() pour optimiser le stockage des données en détectant et en fusionnant des sous-plages communes.

Les essais sont une structure de données puissante pour implémenter des matrices clairsemées, offrant des avantages en termes de l'utilisation de la mémoire, des performances et de la flexibilité.

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