我试图搜索答案，发现本书中的 cs_multiply 方法已被用于在 MATLAB 中将两个通用稀疏矩阵相乘。
在书中它说“这种方法所花费的时间(A * B)是O(n + f +|B|)，其中f执行的浮点运算的数量在哪里（f支配运行时间，除非A有一个或多个没有条目的列，在这种情况下，要么n或|B|可以大于 f )"
那么这|B|代表什么？Big-O 表示法的运行时复杂度应该是多少？
任何帮助将不胜感激。在此先感谢
MATLAB 操作 A*B 的运行时复杂度是多少，其中 A 和 B 是一般稀疏矩阵？
计算科学
matlab
稀疏矩阵
2021-11-28 01:12:26
1个回答
作为一般规则，到目前为止，将两个稀疏矩阵相乘的主要方面实际上并不是任何浮点计算，而是形成和分配所得稀疏矩阵的稀疏模式。如果是两个稀疏矩阵，那么通常也是稀疏的，但远不如此 - 每行将有更多条目，并且在确定这些条目和分配结果内存方面涉及大量工作。这将比实际乘以相应的元素花费更长的时间，除非已经很稠密了。
第二条规则是不要在两个稀疏矩阵之间形成乘积，除非你无能为力。例如，如果你以后需要形成这种产品在哪里是向量，那么你几乎总是会通过计算变得更好作为，即通过使用两个矩阵向量乘积而不是一个矩阵向量乘积与乘积矩阵.
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