带你了解两种线性规划的方法：稀疏矩阵存储和预处理
摘要：本文为大家带来线性规划的稀疏矩阵存储和数据预处理。 本文分享自华为云社区《线性规划--稀疏矩阵》，原文作者：Bale10 。 随着AI时代的发展，线性规划问题的规模越来越大是一种必然。面对大规模的线性规划问题，如何存储数据，使得存储空间节省以避免资源的浪费，并且使得数据的查询、修改和增删方便快捷，是一个急需解决的问题。本文为大家带来线性规划的稀疏矩阵存储和数据预处理。 稀疏矩阵 LP的规模通常是由约束矩阵A的规模决定的，矩阵的元素通常用8个字节的double型储存，假设矩阵有m行，n列，则直接储存A需要8mn字节。如果A有10000行，20000列（不是特别大规模的），那么需要1.6G内存储存A，一方面内存要求高，另一方面对矩阵A的操作困难。大规模LP通常含有大量的零元，非零元占比非常小，这个性质称为稀疏性，即A为稀疏矩阵。 稀疏矩阵储存 稀疏矩阵的数据结构设计应该考虑下面三个因素： 仅存非零元，一个好的稀疏矩阵数据结构应该仅存A的非零元，而不存大量的零元。这样做的优点有三。首先，节省内存，使得大型稀疏矩阵能存在内存中。其次，若仅存非零元内存也放不下，则必须借助于外存，而从外存存...
