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在boost::numeric::ublas，有three sparse vector types。各种助推ublas稀疏矢量之间有什么区别？
我可以看到，mapped_vector实质上是一个stl::map从索引到值，它认为所有未找到的值为0（或任何公用值）。
但是关于compressed_vector和coordinate_vector的信息文档很少（哈哈）。
有人能澄清吗？我试图找出向各种向量添加项目的算法复杂性，以及两个这种向量之间的点积的算法复杂性。
一个非常有用的答案表明，compressed_vector非常类似于compressed_matrix。但是，例如，compressed row storage似乎仅用于存储矩阵 - 不仅仅是矢量。
我看到unbounded_array是存储类型，但我不太确定该规范是什么。如果我创建一个大小为200,000,000的compressed_vector，但只有5个非零位置，那么与创建大小为10和5的非零位置的compressed_vector相比，这样做的效率会有多低？
非常感谢！
非常感谢！这正是我所需要的。 – 2010-08-03 19:06:57
@mohawkjohn您可能想要的产品compressed_vector – Anycorn 2010-08-03 19:08:34
好的，所以这并不能完全回答我的问题。例如，compressed_matrix使用压缩行存储进行存储。但是compressed_vector不能以这种方式存储，可以吗？ – 2010-08-10 19:36:14