“Compressed Sparse Row”(常缩写为 CSR)是一种用于存储稀疏矩阵的高效数据结构:按“行”组织,只保存非零元素及其列索引,并用行指针记录每一行非零元素在数据数组中的起止位置,从而显著节省内存并加速常见计算(如稀疏矩阵-向量乘法)。
/kəmˈprɛst spɑːrs roʊ/
The matrix is stored in compressed sparse row format to save memory.
为节省内存,这个矩阵以压缩稀疏行格式存储。
Using CSR, we can compute the sparse matrix–vector product efficiently even for millions of rows.
使用 CSR,即使有上百万行,我们也能高效计算稀疏矩阵与向量的乘积。
该术语是组合式命名:compressed(压缩)指用紧凑数组而非完整二维表来表示数据;sparse(稀疏)说明矩阵中大多数元素为零;row(行)表示以“按行”为主的组织方式。与之对应的常见形式还有按列组织的 CSC(Compressed Sparse Column)。