在计算机科学中，稀疏矩阵是一种元素大部分为零的矩阵。为了节省存储空间并提高计算效率，通常采用特殊的存储方式。以下是三种常见的稀疏矩阵存储方法：

✨ 三元组表：这是最常用的存储方式之一。它通过记录非零元素的行号、列号和值来表示矩阵。这种方式不仅节省了存储空间，还便于进行矩阵运算，如加法、乘法等。✅

🌈 十字链表：这种存储方式将矩阵中的每一行和每一列都用链表连接起来，形成一个十字交叉的结构。这种方法适合处理大规模稀疏矩阵，能有效减少内存占用，并加快访问速度。⚡️

💬 压缩存储：顾名思义，就是将非零元素按某种顺序排列并存储在一个一维数组中。这种方式简单高效，但需要额外的信息来记录每个非零元素的位置信息。💼

无论选择哪种方式，都能显著提升稀疏矩阵的存储与计算效率，是数据处理中的重要技巧！🚀