对稀疏矩阵进行压缩存储的目的是什么？
压缩存储稀疏矩阵的核心目标在于降低存储消耗。传统上，矩阵的存储常以二维数组形式进行，此方法便于随机访问任意元素，便于执行矩阵运算。
然而，对于稀疏矩阵，若继续采用这种二维数组方式，则会大量冗余地存储零元素，导致空间浪费，并增加处理零元素的计算负担。
因此，针对稀疏矩阵，实施压缩存储策略变得尤为必要。
此外，稀疏矩阵在计算效率上具有显著优势，特别是在MATLAB中，它仅针对非零元素进行操作，这一特性是稀疏矩阵的显著优点。
例如，对于相同矩阵A和B，执行2 A可能需要一百万次浮点运算，而2 B则仅需2 000次。
由于MATLAB不支持自动生成稀疏矩阵，用户需使用特定命令来构建。
稀疏矩阵支持算术和逻辑运算。
以二维数组形式存储的稀疏矩阵Amn，若每个元素占用L字节，则整个矩阵的存储空间为mnL字节。
存储矩阵是什么结构
矩阵数据通常借助专门的存储结构来管理，这种结构就是存储矩阵。矩阵本质上是一种多维数组，由行和列的元素构成。
在存储矩阵时，主要采用两种策略：顺序存储和压缩存储。
前者利用二维数组来存放数据，每个元素的位置都是固定的，通过行列索引就能轻松找到，对于一般的线性矩阵来说，这种方式既简单又明了。
而后者则针对一些特殊的矩阵，比如对称矩阵和上（下）三角矩阵，进行特别设计。
对称矩阵以其主对角线为轴对称，所以只需要存储一侧的数据即可，用一维数组就足够了。
同样，上（下）三角矩阵也只需要存储主对角线以下（或以上）的元素，这样可以大大节省存储空间。
选择哪种存储结构，主要还是看矩阵本身的特性和存储需求，对于普通的线性矩阵，顺序存储是不错的选择，而对于那些特殊的矩阵，压缩存储则更为高效。
