2026 09 4月 算法与数据结构 2026/4/9 01:00:38 高维向量的稀疏存储优化方法 针对稀疏特征向量的压缩存储策略 2026-04-09 Zhao Fei 516 次阅读 本文以通俗易懂的语言介绍了高维向量和稀疏特征向量，阐述了进行稀疏存储优化的原因，详细介绍了常见的稀疏存储优化方法，如坐标格式（COO）和压缩稀疏行格式（CSR），并给出了Python示例代码。同时，分析了应用场景、技术优缺点和注意事项，最后对文章进行了总结，帮助不同基础的开发者理解高维向量的稀疏存储优化技术。 High-dimensional vector sparse storage sparse feature vector