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random_stochastic_matrix and random_markov_chain support sparse output

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#102 建立於 2016年3月17日

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描述

This might look like this:

random_markov_chain{T}(n::Int, k::Int=n, ::Type{Matrix{T}})  # ==> return dense array
random_markov_chain{T}(n::Int, k::Int=n, ::Type{SparseMatrixCSC{Int,T}})  # ==> return sparse array

Also, having Union{Int,Void} shouldn't be necessary here as it is in python because default arguments can depend on one another. (e.g. def f(n, k=n): is n't possible in python but function f(n, k=n) is possible in Julia)

貢獻者指南

研究方向
為`random markov chain`（以及類似的`random stochastic matrix`）實作一個新方法，該方法接受一個型別參數以指定稀疏輸出，並使用內建套件中的`sparse`來建構稀疏矩陣。
技術棧
julia
領域
backend
議題類型
功能
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
1-3 小時
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
較久未更新
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
清晰
前置要求
JuliaGit
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
75