1、特殊矩阵和稀疏矩阵在进行压缩存储时采用不同的方法。对于特殊矩阵，由于值相同的元素或零元素在矩阵中有规律地分布，可以将非零元素存储在向量中，并使用简单公式表示其下标与向量中的位置关系。这样可以减少存储空间并保持随机访问功能。
2、稀疏矩阵在采用压缩存储后将会失去随机存储的功能。因为在这种矩阵中，非零元素的分布是没有规律的，为了压缩存储，就将每一个非零元素的值和它所在的行、列号做为一个结点存放在一起，这样的结点组成的线性表中叫三元组表，它已不是简单的向量，所以无法用下标直接存取矩阵中的元素。
3、为了节省存储空间，可以利用特殊矩阵的规律，对它们进行压缩存储，也就是说为多个值相同的元素只分配一个存储单元，对零元素不分配空间。适合压缩存储的矩阵一般是值相同的元素或者零元素在矩阵中分布有一定规律的特殊矩阵和稀疏矩阵。常见的特殊矩阵有对称矩阵、三角矩阵和对角矩阵。
非零元素。对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0元素。
稀疏矩阵的压缩存储 为了节省存储单元，可只存储非零元素。由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，还必须存储非零 元素所在的行号、列号，才能迅速确定一个非零元素是矩阵中的哪一个元素。稀疏矩阵的压缩存储会失去随机存取功能。
根据考试资料网查询显示：稀疏矩阵的压缩存储方式主要有以下两种：三元组表：三元组表是一种存储稀疏矩阵的非零元素及其在矩阵中的行标和列标的顺序存储结构。
三元组表：只存储稀疏矩阵中的非零元素的信息，包括行号、列号和元素值，对于稀疏矩阵中的零元素，不需要进行存储，减少了存储空间。
1、首先，压缩存储对于对称矩阵来说，等于是存对角线的右上半加对角线的元素，或者是左下半加对角线的元素，其他位置不存储。这题是使用行优先存储，即先存a11，再a12，再a22，再a13，再a23，再a33，以此类推，一直到a85，所以a85的位置计算为：（1+2+3+4+5+6+7）+5=33，选择答案B。
2、aij先算如果不压缩的地址（i-1）n+j，再算压缩后，压缩后相当于少了一个下三角矩阵，大小是1+2+。。+j-1=（j-1）j/2；所以地址是（i-1）n-（j-3）j/2；ij的情形转换为ij的地址，也就是算aji。
3、对称矩阵的地址计算公式是LOC（aij）=LOC（sa[k]），其中k与i和j的关系取决于它们的大小。当i≥j时，k=i×（i+1）/2+j，反之亦然。通过这个公式，我们可以快速找到矩阵元素在压缩存储表示中的位置。
稀疏矩阵的压缩存储有三元组表和十字链表两种方式，故选 BD。
根据考试资料网查询显示：稀疏矩阵的压缩存储方式主要有以下两种：三元组表：三元组表是一种存储稀疏矩阵的非零元素及其在矩阵中的行标和列标的顺序存储结构。
分别是三元组和十字链表。三元组是指形如（x，y），z）的集合（这就是说，三元组是这样的偶，其第一个射影亦是一个偶），常简记为（x，y，z）。三元组是计算机专业的一门公共基础课程——数据结构里的概念。主要是用来存储稀疏矩阵的一种压缩方式，也叫三元组表。
顺序存储：将矩阵按照行号顺序依次存储，每一行的非零元素按照列号顺序依次存储。这种方式适用于行数较少，且行内非零元素分布较为均匀的稀疏矩阵。三元组表：这是一种更为紧凑的存储方式，使用三个数组分别存储非零元素的行号、列号和值。
三元组表：只存储稀疏矩阵中的非零元素的信息，包括行号、列号和元素值，对于稀疏矩阵中的零元素，不需要进行存储，减少了存储空间。
压缩存储方法：压缩存储方法是将稀疏矩阵中的非零元素存储在一个较小的数据结构中，从而减少存储空间的需求。常见的压缩存储方法有CSR（Compressed Sparse Row）格式、CSC（Compressed Sparse Column）格式和COO（Coordinate List）格式等。
1、稀疏矩阵在采用压缩存储后将会失去随机存储的功能。因为在这种矩阵中，非零元素的分布是没有规律的，为了压缩存储，就将每一个非零元素的值和它所在的行、列号做为一个结点存放在一起，这样的结点组成的线性表中叫三元组表，它已不是简单的向量，所以无法用下标直接存取矩阵中的元素。
2、为了节省存储空间，在稀疏性较高的情况下，会采用一种称为十字链表（或其他类似数据结构）的方式进行压缩存储。这种方法以链表形式组织非零元素，记录每个非零元素所处行列位置及其值。
3、为了节省存储空间，可以利用特殊矩阵的规律，对它们进行压缩存储，也就是说为多个值相同的元素只分配一个存储单元，对零元素不分配空间。适合压缩存储的矩阵一般是值相同的元素或者零元素在矩阵中分布有一定规律的特殊矩阵和稀疏矩阵。常见的特殊矩阵有对称矩阵、三角矩阵和对角矩阵。
4、存储：稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。由于零元素占据了矩阵的大部分空间，稀疏矩阵在存储时可以采用特殊的存储方式，只存储非零元素和它们的位置信息。常见的稀疏矩阵存储方式有压缩行存储（CSR）、压缩列存储（CSC）和坐标列表存储（COO）等。
1、对稀疏矩阵进行压缩存储目的是节省存储空间。存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够较容易地实现矩阵的各种运算。但对于稀疏矩阵而言，若用二维数组来表示，会重复存储了很多个0了，浪费空间，而且要花费时间来进行零元素的无效计算。
2、稀疏矩阵的压缩方法主要有：三元组顺序表（行下标，列下标，值）、行逻辑链接的顺序表、十字链表。目的地是为了降低运算的时间复杂度。
3、节省存储空间。根据百度百科查询，对稀疏矩阵进行压缩存储目的是节省存储空间。存储矩阵的一般方法是采用二维数组。矩阵压缩由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。