稀疏矩阵乘法 | 易学教程

给定两个稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。
您可以假设A的列数等于B的行数。

题目地址：https://www.jiuzhang.com/solution/sparse-matrix-multiplication/#tag-other

本参考程序来自九章算法，由 @Roger 提供。

题目解法：

时间复杂度分析：
假设矩阵A，B均为 n x n 的矩阵，
矩阵A的稀疏系数为a，矩阵B的稀疏系数为b，
a，b∈[0, 1]，矩阵越稀疏，系数越小。

方法一：暴力，不考虑稀疏性
Time (n^2 * (1 + n)) = O(n^2 + n^3)
Space O(1)

方法二：改进，仅考虑A的稀疏性
Time O(n^2 * (1 + a * n) = O(n^2 + a * n^3)
Space O(1)

方法三（最优）：进一步改进，考虑A与B的稀疏性
Time O(n^2 * (1 + a * b * n)) = O(n^2 + a * b * n^3)
Space O(b * n^2)

方法四：另外一种思路，将矩阵A, B非0元素的坐标抽出，对非0元素进行运算和结果累加
Time O(2 * n^2 + a * b * n^4) = O(n^2 + a * b * n^4)
Space O(a * n^2 + b * n^2)

解读：矩阵乘法的两种形式，假设 A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)

// 形式一：外层两个循环遍历C (常规解法)
for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < m; j++) {
        for (int k = 0; k < t; k++) {
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
        }
    }
}

// 或者写成下面这样子
for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < m; j++) {
        int sum = 0;
        for (int k = 0; k < t; k++) {
            sum += A[i][k] * B[k][j];
        }
        C[i][j] = sum;
    }
}

// 形式二：外层两个循环遍历A
for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int k = 0; k < t; k++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
        }
    }
}

两种方法的区别

代码上的区别（表象）：
调换了第二三层循环的顺序

核心区别（内在）：
形式一以C为核心进行遍历，每个C[i][j]只会被计算一次，就是最终答案。
形式二以A为核心进行遍历，每个A[i][k] 乘上 B[k][j]之后，会被累加到 C[i][j]，每个C[i][j]将被累加t次。

举个例子，若A矩阵2x3，B矩阵3x2，C矩阵2x2
       A                 B              C
a00 , a01 , a02      b00 , b01      c00 , c01
a10 , a11 , a12      b10 , b11      c10 , c11
                            b20 , b21

形式一的计算过程：遍历C，假设遍历到c00，计算c00 = a00 * b00 + a01 * b10 + a02 * b20
形式二的计算过程：遍历A，
假设遍历到a00，a00 * b00 累加到 c00， a00 * b01 累加到c01；
假设遍历到a01，a01 * b10 累加到 c00， a01 * b11 累加到c01；

再回到本题目，可以发现是否为稀疏矩阵，对于上述形式一来说，并无法进行优化，因为是以C为核心
但是对于形式二来说，以A为核心，若A[i][k]为0，那么该元素就不必进行对应相乘并累加的操作了。
故方法二，就是基于此进行优化的。

// 方法一
public class Solution {
    /**
     * @param A: a sparse matrix
     * @param B: a sparse matrix
     * @return: the result of A * B
     */
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        // write your code here
        // A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)
        int n = A.length;
        int t = A[0].length;
        int m = B[0].length;
        int[][] C = new int[n][m];
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                int sum = 0;
                for (int k = 0; k < t; k++) {
                    sum += A[i][k] * B[k][j];
                }
                C[i][j] = sum;
            }
        }
        
        return C;
    }
}

// 方法二
public class Solution {
    /**
     * @param A: a sparse matrix
     * @param B: a sparse matrix
     * @return: the result of A * B
     */
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        // write your code here
        // A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)
        int n = A.length;
        int t = A[0].length;
        int m = B[0].length;
        int[][] C = new int[n][m];
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int k = 0; k < t; k++) {
                if (A[i][k] == 0) {
                    continue;
                }
                for (int j = 0; j < m; j++) {
                    C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
                }
            }
        }
        
        return C;
    }
}

// 方法三
public class Solution {
    /**
     * @param A: a sparse matrix
     * @param B: a sparse matrix
     * @return: the result of A * B
     */
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        // write your code here
        // A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)
        int n = A.length;
        int t = A[0].length;
        int m = B[0].length;
        int[][] C = new int[n][m];
        
        List<List<Integer>> B_nonZero_colIndices = new ArrayList<>();
        for (int k = 0; k < t; k++) {
            List<Integer> colIndices = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (B[k][j] != 0) {
                    colIndices.add(j);
                } 
            }
            B_nonZero_colIndices.add(colIndices);
        }
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int k = 0; k < t; k++) {
                if (A[i][k] == 0) {
                    continue;
                }
                for (int colIndex : B_nonZero_colIndices.get(k)) {
                    C[i][colIndex] += A[i][k] * B[k][colIndex];
                }
            }
        }
        
        return C;
    }
}

// 方法四
public class Solution {
    /**
     * @param A: a sparse matrix
     * @param B: a sparse matrix
     * @return: the result of A * B
     */
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        // write your code here
        // A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)
        int n = A.length;
        int t = A[0].length;
        int m = B[0].length;
        int[][] C = new int[n][m];
        
        List<Point> A_Points = getNonZeroPoints(A);
        List<Point> B_Points = getNonZeroPoints(B);
        
        for (Point pA : A_Points) {
            for (Point pB : B_Points) {
                if (pA.j == pB.i) {
                    C[pA.i][pB.j] += A[pA.i][pA.j] * B[pB.i][pB.j];
                }
            }
        }
    
        return C;
    }
    
    
    private List<Point> getNonZeroPoints(int[][] matrix) {
        List<Point> nonZeroPoints = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
                if (matrix[i][j] != 0) {
                    nonZeroPoints.add(new Point(i, j));
                }
            }
        }
        return nonZeroPoints;
    }
    
    class Point {
        int i, j;
        Point(int i, int j) {
            this.i = i;
            this.j = j;
        }
    }
}

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4402847/blog/3606404

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