目的
(CSC)的目的是为了压缩矩阵，减少矩阵存储所占用的空间。这很好理解，手法无非就是通过增加一些”元信息”来描述矩阵中的非零元素存储的位置(基于列)，然后结合非零元素的值来表示矩阵。这样在一些场景下可以减少矩阵存储的空间。
Spark API
在Spark中我们一般创建这样的稀疏矩阵的API为：
org..spark.ml.
/**
* a -major in (CSC) .
* @param of rows
* @param of
* @param the index to the start of a new
* @param the row index of the entry
* @param non-zero in major
*/
@Since(“2.0.0”)
def (
: Int,
: Int,
: Array[Int],
: Array[Int],
: Array[]): = {
new (, , , , )
使用CSC格式表示稀疏矩阵
例如我们想创建一下如下的3×3的稀疏矩阵：
1 0 4
0 3 5
2 0 6
我们就可以使用上面的这个api：
org..spark.ml..{,}
val sm: = .(3,3, Array(0,2,3,6), Array(0,2,1,0,1,2), Array(1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0))
输出如下：
sm: org..spark.ml.. = 3 x 3
(0,0) 1.0
(2,0) 2.0
(1,1) 3.0
(0,2) 4.0
(1,2) 5.0
(2,2) 6.0
也就是说上面的3×3的矩阵，可以表示为下面3个数组：
Array(0, 2, 3, 6)
Array(0, 2, 1, 0, 1, 2)
Array(1, 2, 3, 4, 5, 6)
说实话我第一次看到这个api的时候有点蒙。下面因为没太看懂上面三个Array中的第一个Array(0, 2, 3, 6)是怎么的出来的。也翻看了比较权威的资料（本文最下方的参考资料），但是感觉说的比较不清楚，因此下面谈谈我是如何理解的。
我的理解
上面的3个Array：(为了便于书写我没有写1.0，而是直接写为1)
Array(0, 2, 3, 6)
Array(0, 2, 1, 0, 1, 2)
Array(1, 2, 3, 4, 5, 6)
其中第三个Array很好理解。它的值就是按照列，依次按照顺序记录的矩阵中的非零值。
第二个Array也比较好理解，他表示的是每一列，非零元素所在的行号，行号从0开始。比如上面的矩阵中，第一列元素1在第0行，元素2在第2行。
至于第1个Array理解起来稍微麻烦一些。我的总结就是：
上面的总结可能看起来比较模糊，根据上面的例子我来分析一下：
验证例子
对于下面的这个3×3的矩阵：
1 0 2
0 0 3
4 5 6
我们可以得到3个Array为：
Array(0, 2, 3, 6)
Array(0, 2, 2, 0, 1, 2)
Array(1, 4, 5, 2, 3, 6)
对于下面的矩阵：
9 0
0 8
0 6
我们可以得到3个Array来表示他：
Array(0, 1, 3)
Array(0, 1, 2)
Array(9, 8, 6)
对于下面的矩阵：
9 0 0 0
0 8 6 5
我们可以表示为：
Array(0, 1, 2, 3, 4)
Array(0, 1, 1, 1)
Array(9, 8, 6, 5)
根据CSC表示法，画出原始矩阵
上面展示了如何把稀疏矩阵使用CSC表示，那么反过来应该怎么操作呢，
假设有一个2×4的矩阵，他的CSC表示为：
Array(0, 1, 2, 3, 4)
Array(0, 1, 1, 1)
Array(9, 8, 6, 5)
我大致描述一下还原的过程：
参考资料
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