C++数据结构电子笔记4：多维数组与压缩存储详解

本资源是一份关于数据结构的电子笔记，专注于C++版本，特别讲解了第四章——广义线性表中的多维数组和广义表。首先，4.1节介绍了多维数组，它是由类型相同的数据元素组成，每个元素通过n维下标进行标识，具有存取和修改两个基本操作。数组的存储结构按照行优先原则，通过公式计算元素的存储地址。 在二维数组的存储中，给出的公式详细说明了如何根据行和列下标计算元素的物理位置。对于特殊矩阵，如对称矩阵、三角矩阵（包括下三角和上三角）和对角矩阵，这些矩阵的特点是元素分布有规律，如对称矩阵中元素关于主对角线对称，对角矩阵只有主对角线及其附近非零，可以通过压缩存储方式节省空间。 针对稀疏矩阵，其中大部分元素为零，采用压缩存储策略更为有效。这里提到的压缩存储主要通过三元组方法实现，即存储非零元素的行号、列号和对应的值。在C++中，使用结构体（如`element`模板）来表示三元组，并将其组成的线性表作为稀疏矩阵的存储形式，即三元组表。这种存储方式使得稀疏矩阵能够高效地管理大量的零元素，提高了存储效率。 通过这份笔记，学习者不仅可以掌握多维数组和广义表的基础概念，还能深入了解如何在实际编程中优化存储和处理数据结构，特别是针对C++语言的实现技巧。这对于理解和应用数据结构在IT领域的实际项目中至关重要。