前言

SuiteSparse 是一个用于稀疏矩阵计算的开源库，它提供了一系列高效的算法和工具，用于解决线性代数和优化问题中的稀疏矩阵操作。

SuiteSparse Matrix Collection 是由 Tim Davis 创建和维护的一个稀疏矩阵集合，其中包含了各种各样的真实世界和人工生成的稀疏矩阵。网址为[https://sparse.tamu.edu/]。(https://sparse.tamu.edu/)

下面介绍一下在Linux环境下下载编译SuiteSparse库。

下载编译

1. 安装必要的编译软件CMake

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake

可以通过下面命令来查看一下CMake的版本。

cmake --version

我使用上述命令安装的cmake是3.16版本的，后面编译时报错说需要3.22以上的CMake。所以我需要手动下载CMake。版本满足要求的小伙伴可以忽略下面步骤：

#卸载旧版本的 CMake
sudo apt-get remove cmake
#使用wget下载3.25版的CMake,然后把它安装到/opt/cmake目录里
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.25.3/cmake-3.25.3-linux-x86_64.sh
sudo mkdir /opt/cmake
sudo sh cmake-3.25.3-linux-x86_64.sh --prefix=/opt/cmake --skip-license
#为了让系统识别新的 CMake，需要更新 PATH 环境变量
echo 'export PATH=/opt/cmake/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
#查看是否正确安装新版本的CMake
cmake --version

2. 下载依赖包
   SuiteSparse本身要依赖很多包，所以要提前把这些包下载好后面编译才不会报错。
   我们不用去特定把这些包装在suiteSparse目录下，apt-get会帮我们自动管理的。

sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install libgmp-dev
sudo apt-get install libmpfr-dev

下面是对依赖的包的解释：

BLAS 是一组用于执行常见线性代数运算的库，通常由底层优化的线性代数库（如 OpenBLAS、Intel MKL 或 ATLAS）提供。
GMP 是一个用于高精度计算的库，SuiteSparse 的一部分需要使用它。
MPFR 是 SuiteSparse 的一个依赖项，用于处理高精度浮点数计算。

3. 下载suiteSparse并编译安装
   获取suiteSparse源码：

git clone https://github.com/DrTimothyAldenDavis/SuiteSparse.git

切换到 SuiteSparse 源代码所在的目录，并创建目录：

cd SuiteSparse
mkdir build
cd build

运行 CMake 配置

cmake ..

编译 SuiteSparse。这个编译需要花很长时间，耐心等待吧

make

将 SuiteSparse 安装到系统目录中

sudo make install