《编程珠玑》笔记10 节省空间

本章主要讨论如何节省程序所占用的空间（包括数据空间和代码空间），用现在的观点来看，后面的一些做法有时为了节省空间确实有点“无所不用其极”.

1.考虑这样一个矩阵存储的问题

　　假设有一个200*200的稀疏矩阵（总共40000个元素），大约只有2000个点是有值的，其余元素认为是0，怎样以最小的空间代价来存储该数组呢？

　　以下假设整数采用16位。

　　（1）使用普通的200*200的数组，就需要 40000*2 = 80KB的内存空间。

　　（2）使用一个数组表示给定的列，然后使用链表来表示给定列中的非0元素。

　　从上图中看出，第一列3个点，第二列2个点，第三列没有，.......

　　对于点（i,j）——用坐标表示（i为列，j为行）。用如下代码搜索

for(p = colhead[i]; p != NULL; p = p->next)
  if(p->row == j)
    return p->pointnum
return 0

　　上面的方法使用了200个指针和2000条记录，每个记录两个整数一个指针，共12字节， 200*4+2000*12 = 24800字节，即24.8KB.　　

　　（2）书上描述的另一种方法是称为CSC的方法。使用一个201元的数组表示列，使用两个2000元数组表示相应的点。

　　其中 firstincol[i] 存储 第i列的起始下标。第i列中的点有数组row和pointnum中位于firstincol[i]和firstincol[i+1]-1之间元素表示，确定（i,j）的点的代码：

for( k = firstincol[i]; k < firstincol[i+1]; k++)
  if(row[k] == j)
    return pointnum[k]
return 0

　　共有4201个整数，2*4201= 8402B = 8.4KB.

　　经过以上步骤，空间由80KB缩小到8.4KB.

　　其实可以进一步缩小空间，由于row都小于200，只需一个字节即可存储，空间只需6.4KB。

　　（另外多说一句，与CSC相对应的还有CRC结构，是以行序为有限的存储方法，firstincol是以列序为优先的。这种存储方法对于0-1数组非常有效，就是数组元素通常非0即1，这是我们就不需要pointnum数组。这常见与图结构中，我们表示图的连通性是经常用这样的数组，在计算BFS和DFS可能会用到）

2.数据空间技术

　　减少程序所需数据存储空间的技术：

　　（1）不存储，重新计算。——主要用于生成器程序

　　（2）稀疏数据结构——使用关键字索引方法，如稀疏矩阵中的三元组法，CSC等.

　　（3）指针共享大型对象

　　（4）数据压缩：对两字节的整数c用两个单字节的整数a和b表示：c = 10*a+b.   a = c/10; b = c%10.

　　（5）分配策略：采用动态分配，使用可变长数组

　　（6）垃圾回收

3.代码空间技术

　　（1）函数定义

　　（2）解释程序

　　（3）使用汇编

4.习题8：

　　日期可以根据相应的数字范围大小，如DD一定在1～31之间，使用1字节，MM一定在1～12之间，使用1字节。YYYY使用2字节，总共只需4字节。

　　社会保障号与日期同理。

　　对于名字，由于姓大部分人是相同的，可以使用一个hash表将姓hash成另一个关键字，使用短的这个关键字就可以描述名字。