【稀疏矩阵指什么】一、
在数学和计算机科学中，稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。与密集矩阵（即大多数元素非零）相比，稀疏矩阵在存储和计算时可以采用特殊的结构来节省空间和提高效率。
稀疏矩阵广泛应用于科学计算、工程分析、图像处理、网络分析等领域。由于其大量零元素的存在，直接使用传统的二维数组存储会浪费大量内存资源，因此通常采用更高效的存储方式，如三元组表示法、行压缩存储（CSR）、列压缩存储（CSC）等。
通过优化存储方式，稀疏矩阵能够在保持数据完整性的前提下，显著降低内存占用，并提升运算速度，尤其是在大规模数据处理中表现尤为突出。
二、表格展示：
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。 |
| 特点 | - 大量零元素 - 存储效率低（传统方法） - 运算效率高（优化后） |
| 常见应用场景 | 科学计算、工程仿真、网络分析、图像处理、机器学习等。 |
| 存储方式 | - 三元组表示法 - 行压缩存储（CSR） - 列压缩存储（CSC） - 哈希表或字典存储 |
| 优点 | - 节省内存 - 提高运算效率 - 适用于大规模数据 |
| 缺点 | - 存储结构复杂 - 需要额外的索引信息 - 不适合所有类型的运算 |
| 典型例子 | 图的邻接矩阵、有限元分析中的系数矩阵等。 |
三、结语：
稀疏矩阵是处理大规模数据的重要工具，尤其在需要高效存储和计算的场景中具有不可替代的作用。理解其特性及适用场景，有助于在实际应用中做出更合理的算法选择和系统设计。