我在幂迭代算法中使用了稀疏矩阵的耶鲁表示，一切顺利且快速。
但是，现在我遇到了一个问题，我的教授将在数据文件中无序发送稀疏矩阵，并且由于矩阵是对称的，因此只有一对索引存在。
问题是，在我的实现中，我需要按顺序插入元素。
我尝试阅读一些东西，然后插入我的稀疏矩阵：
1）使用密集矩阵。
2) 使用另一个稀疏矩阵实现，我尝试使用 std::map。
3）优先队列，我做了一个priority_queues数组。我在priority_queue[i]中插入元素i,j，所以当我弹出priority_queue[i]时，我取第i行的最低j-index。
但我需要一些真正快速且内存效率高的东西，因为我将使用的最大矩阵将是 100k x 100k，而且我所做的尝试非常慢，几乎比幂迭代本身慢 200 倍。
有什么建议么？对不起英语不好:(
许多稀疏加载器的工作方式是使用中间纯三元组结构。即无论文件是什么样的，您都可以将其加载到vector< tuple< row, column, value> >.
然后，您从中构建稀疏结构。原因正是您遇到的问题。您的稀疏矩阵结构可能具有约束条件，例如您需要知道每行/列中的元素数量，或者需要对输入进行排序等。您可以将三元组数组调整为您需要的任何内容（即通过对其进行排序）。
这也使得解决对称困境变得微不足道。对于源文件中的每个三元组，您都将两者都插入(row, column, value)到(column, row, value)中间结构中。
另一种选择是简单地编写一个脚本来对教授的文件进行排序。
仅供参考，在稀疏世界中，重要的是元素的数量（非零），而不是矩阵的维度。100k-by-100k是一条毫无意义的信息。例如，整个矩阵可能完全是空的。