在R中分配最大非零元素的稀疏矩阵

Question

我期待通过提供矩阵的维数m x n以及我期望拥有的非零元素的数量来预先分配R中的稀疏矩阵（使用simple_triplet_matrix）。 Matlab有函数“spalloc”（见下文），但是我还没有能够在R中找到相同的结果。有什么建议吗？ S = spalloc（m，n，nzmax）创建一个大小为m乘n的全零稀疏矩阵S，空间容纳nzmax个非零值。

Answer 1

尽管在R中预先分配一个传统的密集矩阵可能是有意义的（同样，预先分配一个规则（原子）向量而不是一个接一个地增加它的大小效率要高得多，我很确定它将不工资预分配稀疏矩阵中R，在大多数情况下。 为什么？ 对于密集矩阵，可以分配，然后分配“一块一块的”，例如， m[i,j] <- value 对于稀疏矩阵，但是这是非常不同：如果你做了类似 S [i，j] < - 值 内部代码必须检查[i，j]是否是exis （通常不为零）。如果是这样，它可以更改的值，但其他方式，三角形(i,j, value)需要存储和这意味着扩展当前的结构等。如果你一块一块地做，它是低效的......大多数情况下，如果你已经做了一些预分配或者不做分配的话。

如果，另一方面，你已经事先知道所有的[i,j]组合，其中将包含非零，你可以“预分配”，但在这种情况下， 只存储载体i和长度的j例如nnzero。然后使用您的基础“算法”还构建包含所有相应的value的相同长度的向量，即条目。 现在的确如@Pafnucy所建议的那样，使用spMatrix()或sparseMatrix()这两个稍微不同的相同功能版本：根据其内容构建一个稀疏矩阵。

我很乐意进一步帮助，因为我是Matrix包的维护者。