一般情況下，稀疏矩陣指的是元素大部分是0的矩陣
矩陣的稀疏性可以用乙個分數來量化，即矩陣中零元素的個數除以矩陣中元素的總數
這種儲存格式比較簡單易懂，每乙個元素需要乙個三元組來表示，分別是(行號、列號、數值），對應上圖的右面一列。這種方式簡單，但是記錄單資訊多,每個三元組可以自己定位，不需要解碼，空間不是最優。
2.行壓縮格式compressed sparse row (csr)
csr需要三種資料來表達：數值、列號、行轉移。csr不是三元組，而是整體的編碼方式。
編碼：行優先遍歷矩陣matrix
values陣列中儲存矩陣中非零元素。
column indices陣列儲存values陣列中對應位置非零元素的列索引。
row offsets陣列的下標表示每一行第乙個非零元素的行索引，元素值為values陣列的下標，最後乙個元素值為非零元素的個數。
解碼:遍歷values陣列，對其中的元素值x（下標記為index_x）去column indices陣列中對應位置取出x在原矩陣中的列索引（記為col_index），然後在row offsets陣列查詢index_x，如果index_x在row offsets中，其在row offsets中的下標即為x在原矩陣中的行索引（記為row_index），如果index_x不在row offsets中，則使用上乙個row_index值（因為編碼時是逐行編碼，且row offsets僅儲存每行的第乙個非零元素，所以當前x與上一x在同一行）。
3.列壓縮格式 compressed sparse column (csc)
csc與csr同理，只不過csr按行優先遍歷matrix，csc按列優先，將上述行列倒換即可
稀疏矩陣儲存格式
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