矩阵可分为稠密矩阵和稀疏矩阵，对于稀疏矩阵而言，使用同样的内存来存储这个矩阵显然是对内存的浪费，那么我们就可以想办法将矩阵中所有的o元素挥着不相关元素剔除，怎么剔除，第一种方法是通过三个一维矩阵来存储原二维矩阵中的所有非0元素，三个矩阵分别为value、column、row, value 数组存储所有的非零元素， column 数组存储所有非零元素的列下标 row 数组存储所有的非零元素的行下标 看例子 ［1,0,0,2］ ［0,0,3,4］ ［4,5,6,0］ ［6,0,3,0］ 压缩存储后 value = ［1,2,3,4,4,5,6,6,3］ cloumn=［0,3,2,3,0,1,2,0,2］ row = ［0,0,1,1,2,2,2,3,3,］ 可以看到压缩存储的样子，但是，我们通过row行可以看到，很多重复的数值，也就是每一行的多个元素，每个元素都对应着同样的行号，这样也浪费的空间，因此，我们引入csr稀疏矩阵存储方式，该存储方式将重复的行号压缩，只记录，开头和结尾元素的位置，具体的做法如下图：