scilab/modules/sparse/help/ja_JP/sparseconvert/spcompack.xml

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  17     <refnamediv>
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  19         <refname>spcompack</refname>
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  21         <refpurpose>圧縮隣接表現に変換する</refpurpose>
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  25     <refsection>
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  27         <title>引数</title>
  28
  29         <variablelist>
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  31             <varlistentry>
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  33                 <term>xadj</term>
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  35                 <listitem>
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  37                     <para>長さ (n+1)の整数ベクトル.</para>
  38
  39                 </listitem>
  40
  41             </varlistentry>
  42
  43             <varlistentry>
  44
  45                 <term>xlindx</term>
  46
  47                 <listitem>
  48
  49                     <para>長さ n+1の整数ベクトル(ポインタ).</para>
  50
  51                 </listitem>
  52
  53             </varlistentry>
  54
  55             <varlistentry>
  56
  57                 <term>lindx</term>
  58
  59                 <listitem>
  60
  61                     <para>整数ベクトル</para>
  62
  63                 </listitem>
  64
  65             </varlistentry>
  66
  67             <varlistentry>
  68
  69                 <term>adjncy</term>
  70
  71                 <listitem>
  72
  73                     <para>整数ベクトル</para>
  74
  75                 </listitem>
  76
  77             </varlistentry>
  78
  79         </variablelist>
  80
  81     </refsection>
  82
  83     <refsection>
  84
  85         <title>説明</title>
  86
  87         <programlisting role=""><![CDATA[
  88 ユーティリティ関数spcompakは圧縮隣接形式を
  89 標準隣接形式に変換する際に使用されます.
  90  ]]></programlisting>
  91
  92     </refsection>
  93
  94     <refsection>
  95
  96         <title>例</title>
  97
  98         <programlisting role="example"><![CDATA[
  99 // A is the sparse matrix:
 100 A=[1,0,0,0,0,0,0;
 101    0,1,0,0,0,0,0;
 102    0,0,1,0,0,0,0;
 103    0,0,1,1,0,0,0;
 104    0,0,1,1,1,0,0;
 105    0,0,1,1,0,1,0;
 106    0,0,1,1,0,1,1];
 107 A=sparse(A);
 108 //この行列の場合,標準隣接形式は以下のように定義されます:
 109 xadj=[1,2,3,8,12,13,15,16];
 110 adjncy=[1, 2, 3,4,5,6,7, 4,5,6,7, 5, 6,7, 7];
 111 //(sp2adj参照).
 112 // ベクトル xadjの増分は,各列の非ゼロ要素の数を指定します.
 113 // すなわち,列1には 2-1=1個のエントリが存在
 114 //          列2には 3-2=1個のエントリが存在
 115 //          列3には 8-3=5個のエントリが存在
 116 //          列3には 12-8=4個のエントリが存在
 117 //  など
 118 // これらのエントリの行インデックスは隣接ベクトルにより例えば
 119 // 以下のように指定でます
 120 // adjncy (3:7)=adjncy(xadj(3):xadj(4)-1)=[3,4,5,6,7]
 121 // これは, 列3の5=xadj(4)-xadj(3)個のエントリのインデックスを
 122 // 3,4,5,6,7 としたことを意味します.
 123 // 圧縮表現では,隣接する重複するシーケンスは消去されます.
 124 // ここで,隣接表現では並び 4,5,6,7および7が消去されます.
 125 // 標準構造(xadj,adjncy)は圧縮形式(lindx,xlindx)を受け付けます
 126 lindx=[1, 2, 3,4,5,6,7, 5, 6,7];
 127 xlindx=[1,2,3,8,9,11];
 128 //(Aの列 4 および 7は消去されます).
 129 //Aは(xadj,xlindx,lindx)により再構築できます.
 130 [xadj,adjncy,anz]= sp2adj(A);
 131 adjncy-spcompack(xadj,xlindx,lindx)
 132  ]]></programlisting>
 133
 134     </refsection>
 135
 136     <refsection role="see also">
 137
 138         <title>参照</title>
 139
 140         <simplelist type="inline">
 141
 142             <member>
 143
 144                 <link linkend="sp2adj">sp2adj</link>
 145
 146             </member>
 147
 148             <member>
 149
 150                 <link linkend="adj2sp">adj2sp</link>
 151
 152             </member>
 153
 154             <member>
 155
 156                 <link linkend="spget">spget</link>
 157
 158             </member>
 159
 160         </simplelist>
 161
 162     </refsection>
 163
 164 </refentry>
 165