什么是稀疏向量（向量的稀疏表示）

对数据进行预处理时，一般需要对类别型特征进行编码：

1. 序号编码
2. 独热编码
3. 二进制编码

其中独热编码用的是最多的。但是当类别数十分巨大时，独热编码是一个非常稀疏的向量，只有一个值不为0，其他值均为0。可以使用向量的稀疏表示来大大的节省空间，并且目前大多数的算法都接受稀疏向量形式的输入。

举个例子：
$v = [0,0,0,0,1,0,3,0,0,0]$
对于向量 $v$，其稀疏表示为
$(10, [4, 6], [1,3])$
10代表$v$的长度，$[4, 6]$表示非零元素的下标，$[1, 3]$表示非零元素的值。