What is a memory-efficient way to store a vector of integers? Follow-up question: using your proposed data structure, find an algorithm with constant memory usage to calculate the dot product of two vectors.
有两个很大的稀疏向量,问怎么存储和算他们的dot product. 只存储非零元素和他的index
,如果压缩后的向量大小为m,n, O(m+n)和O(mlogn)方法都不难想到。他问有没有更好
,提示divide and conquer,我就说先取一个向量的中间元素,然后搜索他在另一个向
量中对应元素的位置,这样就把两个矩阵都分别分为两半。他问复杂度,我说我要算一
下才知道,然后他说他也不知道,不过平均情况应该比前面的好。
相关推荐
"White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction"文献阅读报告 白盒子Transformer架构是当前深度学习领域的一种具有数学可解释性的架构,在数据的压缩和稀疏表示学习的研究中取得了进展。本报告主要介绍了...
"BIT-PRUNING A SPARSE MULTIPLICATION-LESS DOT-PRODUCT的全文翻译" BIT-PRUNING A SPARSE MULTIPLICATION-LESS DOT-PRODUCT是一种新的稀疏点积方法,该方法可以减少神经网络中的能耗和空间成本。该方法的关键在于...
L1-MAGIC is a collection of MATLAB routines for solving the convex optimization programs central to compressive sampling. The algorithms are based on standard interior-point methods, and are suitable ...
美国的一篇关于超宽带稀疏阵相参处理的专利,对于做雷达相参处理的相关人员很有帮助。
【ICML2021】基于稀疏标签编码的多维分类 在多维分类中,输出空间中存在多个类变量,每个类变量对应一个异构类空间。由于类空间的异质性,在从MDC示例中学习时,考虑类变量之间的依赖关系非常具有挑战性。...
### II-LK – 实时稀疏光流计算的优化实现 #### 概述 本文介绍了一种通过积分图像(integral images)加速稀疏光流场计算的方法,并详细阐述了具体的实施细节。研究团队提出对经典的Lucas-Kanade能量函数进行修改,...
标题中的“Multi-view Low-rank Sparse Subspace Clustering Algorithm”是一种先进的数据聚类技术,用于处理多视图数据。在机器学习和数据挖掘领域,数据往往可以从不同的角度或视图获取,比如图像可以有颜色、纹理...
Fast and memory efficient implementation of a sparse vector class in C++, including routines for platform-independent binary persistence.
《PyPI官网下载 | torch_sparse-0.6.12.tar.gz:深度学习中的稀疏张量处理》 PyPI(Python Package Index)是Python开发者的重要资源库,它提供了丰富的Python库供用户下载和使用。在PyPI官网上,我们可以找到名为...
Source Code for 2009 Supercomputing Paper Implementing Sparse Matrix-Vector Multiplication on Throughput-Oriented Processors
problem via iterative re-constrained group sparse classifier with adaptive weights learning (IRGSC). Specifically, we propose a group sparse representation classification (GSRC) approach in which ...
scikit稀疏此scikit-sparse是scipy.sparse库的伴侣,用于在Python中进行稀疏矩阵操作。 它提供了不适合包含在scipy.sparse属性中的例程,通常是因为它们是GPL编写的。 有关用法的更多详细信息,请参阅 。安装带pip ...
【标题】"Matlab implementation of multi-view low-rank sparse subspace clustering" 提供的是一个用Matlab实现的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。这种算法旨在处理来自不同视角或模态的数据,通过结合多源信息来...
一种基于稀疏信号恢复的DOA估计方法,CS采用L1SVD方法进行信号恢复
《超分辨率技术:基于稀疏表示的MATLAB实现解析》 在数字图像处理领域,超分辨率(Super-Resolution,简称SR)技术是一项重要的研究方向,它致力于从低分辨率(Low-Resolution,LR)图像恢复出高分辨率(High-...
文章的标题“Image Super-Resolution Via Sparse Representation”表明了这种超分辨率重建技术主要利用了图像的稀疏特性。 在图像超分辨率重建领域,稀疏表示是一种非常重要的方法。稀疏表示通过在超完备字典中寻找...
在IT领域,图像处理是一个非常重要的分支,而“Image-Inpainting-Sparse-Representation-master”项目专注于使用稀疏表示技术进行图像修复。本项目的核心是利用稀疏表示理论,结合KSVD(K-Singular Value ...