我希望通过提供矩阵的维度 m x n 以及我期望拥有的非零元素的数量来在 R 中预分配一个稀疏矩阵（使用 simple_triplet_matrix）。 Matlab 具有函数“spalloc”（见下文），但我无法在 R 中找到等效函数。有什么建议吗？
S = spalloc(m,n,nzmax) 创建一个大小为 m×n 的全零稀疏矩阵 S，并留有空间容纳 nzmax 非零值。
【问题讨论】：
spMatrix。
标签： r sparse-matrix
虽然在 R 中预分配一个传统的密集矩阵可能是有意义的（与预分配一个常规（原子）向量而不是一个一个地增加其大小一样，它更有效，
我很确定在大多数情况下，在 R 中预分配稀疏矩阵不会付费。
为什么？
对于密集矩阵，您分配然后分配“一块一块”，例如
m[i,j] <- value
然而，对于稀疏矩阵，这是非常不同的：如果你做类似的事情
S[i,j] 更改该值，否则，无论如何，需要存储三元组(i,j, value) 并且这意味着扩展当前结构等. 如果你一块一块地做这件事，它是低效的……主要是不管你是否做了一些预分配。
另一方面，如果您已经预先知道所有包含非零的[i,j] 组合，您可以“预先分配”，但在这种情况下，
只需存储长度为nnzero 的向量i 和j。然后使用您的基础“算法”来构造一个相同长度的向量x，其中包含所有相应的values，即条目。
现在，确实，正如@Pafnucy 所建议的那样，使用spMatrix() 或sparseMatrix()，相同功能的两个稍微不同的版本：构造一个稀疏矩阵，给定其内容。
我很乐意提供进一步的帮助，因为我是 Matrix 软件包的维护者。
【讨论】：