Sparse Bin Mat

针对行操作优化的二进制矩阵的稀疏实现。

二进制矩阵中的所有元素都是二进制域GF2的元素。也就是说，它们要么是0，要么是1，加法是模2。

快速入门

要实例化一个矩阵，您需要指定列数以及每行的1的位置。

use sparse_bin_mat::SparseBinMat;

// This is the matrix
// 1 0 1 0 1
// 0 1 0 1 0
// 0 0 1 0 0
let matrix = SparseBinMat::new(5, vec![vec![0, 2, 4], vec![1, 3], vec![2]]);

访问矩阵的元素或行很容易。但是，由于矩阵针对行操作进行了优化，如果您想要执行列操作，则需要转置矩阵。

let matrix = SparseBinMat::new(5, vec![vec![0, 2, 4], vec![1, 3], vec![2]]);
assert_eq!(matrix.row(1), Some([1, 3].as_ref()));
assert_eq!(matrix.get(0, 0), Some(1));
assert_eq!(matrix.get(0, 1), Some(0));
// The element (0, 7) is out of bound for a 3 x 5 matrix.
assert_eq!(matrix.get(0, 7), None);

矩阵引用之间实现了加法和乘法。

let matrix = SparseBinMat::new(3, vec![vec![0, 1], vec![1, 2], vec![0, 2]]);
let identity = SparseBinMat::identity(3);

let sum = SparseBinMat::new(3, vec![vec![1], vec![2], vec![0]]);
assert_eq!(&matrix + &identity, sum);

assert_eq!(&matrix * &identity, matrix);

实现了许多有用的操作和分解。这些包括但不限于

• 秩，
• 行阶梯形，
• 规范形，
• 转置，
• 水平和垂直连接，
• 等等...

操作是按需实现的，如果您需要新功能，请随时提出问题。