Data compression techniques benefit from using a sparse array for storage.
데이터 압축 기법은 저장 공간을 줄이기 위해 희소 배열을 활용하면 이점이 있다.
In computing, a sparse array reduces memory waste compared to dense arrays.
컴퓨터 분야에서 희소 배열은 촘촘한 배열에 비해 메모리 낭비를 줄여 준다.
The sparse array structure saves space by not storing unnecessary zeros.
희소 배열 구조는 불필요한 0들을 저장하지 않아서 공간을 절약한다.
A sparse array often contains many zero values making it memory efficient.
희소 배열에는 0 값이 많이 들어 있어서 메모리를 효율적으로 쓸 수 있다.
A sparse array indexes elements but leaves most positions empty or zero.
희소 배열은 요소에 인덱스를 매기지만, 대부분의 위치는 비워 두거나 0으로 남겨 둔다.
Memory allocation in a sparse array is less intensive than in a traditional array.
희소 배열은 메모리 할당을 기존의 일반 배열보다 훨씬 적게 요구한다.
With a sparse array, searching for non-empty values is faster than scanning all entries.
희소 배열을 사용하면 모든 원소를 처음부터 끝까지 훑는 것보다 비어 있지 않은 값만 찾는 검색이 더 빨라진다.
The sparse array model is frequently used in machine learning to handle data sparsity.
머신러닝에서는 데이터가 듬성듬성할 때 이를 처리하기 위해 희소 배열 모델을 자주 이용한다.
The sparse array efficiently represents information when non-zero elements are rare.
희소 배열은 0이 아닌 원소가 드문 경우에도 정보를 효율적으로 표현해 준다.