一种更有效的填充矩阵的方法

是稀疏矩阵压缩存储。

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的情况。传统的矩阵存储方式会浪费大量的存储空间来存储这些0元素，而稀疏矩阵压缩存储则可以有效地减少存储空间的占用。

稀疏矩阵压缩存储有多种方法，常见的有三种：COO（Coordinate Format）、CSR（Compressed Sparse Row）和CSC（Compressed Sparse Column）。

1. COO格式：COO格式是一种简单的稀疏矩阵存储格式，它将非零元素的坐标和值分别存储在三个数组中。这种格式适用于非结构化的稀疏矩阵，但是在处理大规模稀疏矩阵时，存储空间和计算复杂度较高。
2. CSR格式：CSR格式是一种常用的稀疏矩阵存储格式，它将矩阵的非零元素按行压缩存储。具体来说，CSR格式使用三个数组来存储矩阵的非零元素值、列索引和行偏移量。这种格式适用于行压缩存储的稀疏矩阵，可以有效地减少存储空间和提高计算效率。
3. CSC格式：CSC格式是一种与CSR格式类似的稀疏矩阵存储格式，它将矩阵的非零元素按列压缩存储。与CSR格式不同的是，CSC格式使用三个数组来存储矩阵的非零元素值、行索引和列偏移量。这种格式适用于列压缩存储的稀疏矩阵，同样可以有效地减少存储空间和提高计算效率。

稀疏矩阵压缩存储方法在很多领域都有广泛的应用，例如图像处理、自然语言处理、网络分析等。在云计算领域，稀疏矩阵压缩存储可以用于优化大规模数据处理和分析任务，提高计算效率和节约存储资源。

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