The sparse array structure saves space by not storing unnecessary zeros.
稀疏数组这种结构通过不保存多余的零值来节省存储空间。
In computing, a sparse array reduces memory waste compared to dense arrays.
在计算机领域,相比于稠密数组,稀疏数组可以减少内存浪费。
The sparse array model is frequently used in machine learning to handle data sparsity.
在机器学习中,人们经常用稀疏数组来处理稀疏特征或稀疏数据。
The sparse array is a data structure designed exactly for scenarios with minimal active data.
稀疏数组这种数据结构,就是专门为那种有效数据很少的场景而设计的。
With a sparse array, searching for non-empty values is faster than scanning all entries.
使用稀疏数组时,查找非空值往往比从头到尾扫描整个数组要快。
When a sparse array is used, most of the indexes hold no data at all.
在使用稀疏数组时,大部分下标位置其实都没有存放任何数据。
Using a sparse array helps in optimizing large datasets with few significant entries.
在处理只有少数关键数据的大型数据集时,使用稀疏数组有助于做内存和性能优化。
You may find that iterating over a sparse array to apply a certain transformation is hard.
你会发现,通过一个松散的数组去循环调用一些转换是非常难的。
The method of claim 25 wherein the array is operated as a sparse array or a fully sampled array.
权利要求25的方法,其中该阵列作为稀疏阵列或全采样阵列进行工作。
For example, the array 82 may be operated as a sparse array or as a fully sampled array.
例如,阵列82可以被操作为稀疏阵列或者为全采样阵列。
With the help of statistic principle, the estimation formulas ofthe antenna gain loss, beam width and sidelobe level in sparse array are derived.
应用概率统计原理,导出了具有幅相误差、元失效时稀疏阵天线阵增益损失、束宽度、向、瓣电平的估计公式、得出一些有益结论。
Data compression techniques benefit from using a sparse array for storage.
各种数据压缩技术在存储时,常常会利用稀疏数组来表示数据。
In simulations, a sparse array stores only active nodes effectively minimizing resource use.
在各类仿真中,稀疏数组只保存处于激活状态的结点,从而大幅减少资源消耗。