Matlab：稀疏矩阵中值的有效分配答案

【问题标题】：Matlab:Efficient assignment of values in a sparse matrixMatlab：稀疏矩阵中值的有效分配
【发布时间】：2014-09-29 21:36:07
【问题描述】：

我在 Matlab 中工作，我遇到了下一个问题：我有一个由nx2 元素组成的B 矩阵，其中包含分配大稀疏矩阵A（几乎是500,000x80,000）的索引。对于B 的每一行，第一列是A 的列索引，必须包含1，第二列是A 的列索引，必须包含-1。例如：

对于这个 B 矩阵，对应的 A 矩阵必须是这样的：

A= 1    0   -1    0    0
   0    1    0    0   -1
   1    0    0    0   -1
  -1    0    0    1    0
   0   -1    0    0    1

因此，对于B 的i 行，A 的相应行i 必须全为零，A(i,B(i,1))=1 和A(i,B(i,2))=-1 除外

在 B 的所有行上使用 for 循环非常容易，但速度非常慢。我还尝试了下一个公式：

A(:,B(:,1))=1
A(:,B(:,2))=-1

但是 matlab 给了我一个“内存不足错误”。如果有人知道实现此目标的更有效方法，请告诉我。

提前致谢！

【问题讨论】：

您的代码用 1 或 -1 填充整列。这就是你内存不足的原因（结果不会是你想要的）

标签： matlab matrix

【解决方案1】：

你可以使用sparse函数：

m = size(B,1); %// number of rows of A. Or choose larger if needed
n = max(B(:)); %// number of columns of A. Or choose larger if needed
s = size(B,1);
A = sparse(1:s, B(:,1), 1, m, n) + sparse(1:s, B(:,2), -1, m, n);

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您应该能够使用sub2ind 函数来执行此操作。此函数将矩阵下标转换为线性索引。你应该可以这样做：

pind = sub2ind(size(A),1:n,B(:,1)); % positive indices
nind = sub2ind(size(A),1:n,B(:,2)); % negative indices
A(pind) = 1;
A(nind) = -1;

编辑：我（我认为是错误的）假设稀疏矩阵 A 已经存在。如果不存在，那么这个方法就不是最好的选择了。

【讨论】：