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scanf("%d,%d",i,j); //你输入时要带","比如 5，6 ，是"%d,%d"要求的，你可以去掉这个逗号然后输入 5 6 也行
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c语言矩阵分为两种：
第一种方法是动态的申请矩阵存储空间，该方法的好处有以下两点：
1.能够动态的申请和释放存储空间；
2.对于将矩阵作为函数返回值的情况，该方法具有独特的优势。
第二种方法是静态存储实现，该方法的好处是简单、易实现，相对第一种方法缺点：
1.静态实现，不能动态的申请和释放空间，对电脑的内容要求高；
2.对于将矩阵作为函数返回值的情况，不能使用该方法。
//矩阵三元组之矩阵相加 相乘
#include iostream
using namespace std;
typedef int Elemtype;
#define MAXSIZE 12500 //最大非零元素
typedef struct Triple
{
Elemtype value;
int row,col;
}Triple;
typedef struct TSMatrix
{
Triple data[MAXSIZE+1];
int mu,nu,tu;
}TSMatrix;
TSMatrix T;
void InputMatrix(TSMatrix T) //输入t个非零元素
{
cout"请输入稀疏矩阵的信息,(行，列，非零元素个数)"endl;
cinT.muT.nuT.tu;
int i;
cout"请输入非零元素的信息(行，列，值),提醒(下标从1开始)"endl;
for(i=1;i=T.tu;++i)
{
cinT.data[i].rowT.data[i].colT.data[i].value;
}
}
void Output(TSMatrix T)
{
cout"矩阵的三元组表示(ROW=)"T.mu" COL="T.nu"非零个数="T.tuendl;
int i;
for(i=1;i=T.tu;++i)
{
cout"ROW(行):"T.data[i].row" COL(列):"T.data[i].col" Value(值)"T.data[i].valueendl;
}
}
void TransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix T) //矩阵的转置
{
T.mu=M.nu;T.nu=M.mu;T.tu=M.tu;
int i,j,k=1;
for(i=1;i=M.nu;++i)
{
for(j=1;j=M.tu;++j)
if(M.data[j].col==i)
{
T.data[k].row=i;
T.data[k].col=M.data[j].row;
T.data[k].value=M.data[j].value;
++k;
}
}
}
void AddMastrix(TSMatrix M,TSMatrix T,TSMatrix Q) //矩阵相加
{
int index_a,index_b,i=1,j=1,k=1;
Q.mu=M.mu; Q.nu=M.nu;
while (i=M.tuj=T.tu)
{
index_a=(M.data[i].row)*(M.data[i].col)+M.data[i].col;
index_b=(T.data[j].row)*(T.data[j].col)+T.data[j].col;
if(index_aindex_b)
{
Q.data[k]=M.data[i];
i++;
k++;
}
else if(index_aindex_b)
{
Q.data[k]=T.data[j];
j++;
k++;
}
else if(index_a==index_b)
{
if((M.data[i].value+T.data[j].value)!=0)
{
Q.data[k]=M.data[i];
Q.data[k].value=M.data[i].value+T.data[j].value;
k++;
}
++i;
++j;
}
}
//复制剩余元素
for(;i=M.tu;++i)
{
Q.data[k]=M.data[i];
k++;
}
for(;j=T.tu;++j)
Q.data[k++]=T.data[j];
Q.tu=k-1;
}
void Multiply(TSMatrix M,TSMatrix T,TSMatrix Q) //相乘
{
if(M.nu!=T.mu)
{
cerr"两矩阵相乘不合法"endl;
return ;
}
int *rowSize=new int[T.mu+1]; //存放每行非零元素的个数
int *rowStart=new int[T.mu+2]; //矩阵每行在三元组开始位置
int *temp=new int[T.nu+1]; //存放结果矩阵中每行的计算结果
int i,Current,k,ROWM,COLM,COLB;
for(i=1;i=T.mu;i++) rowSize[i]=0;
for(i=1;i=T.tu;++i) rowSize[T.data[i].row]++;
rowStart[1]=1;
for(i=2;i=T.mu+1;i++)
rowStart[i]=rowStart[i-1]+rowSize[i-1];
Current=1; k=1;
while (Current=M.tu)
{
ROWM=M.data[Current].row; //当前三元组数据中元素的行号
for(i=1;i=T.nu;++i) temp[i]=0;
while (Current=M.tuROWM==M.data[Current].row)
{
COLM=M.data[Current].col; //当前元素的列号，方便与T矩阵的行号相乘
for(i=rowStart[COLM];irowStart[COLM+1];i++) //对应T矩阵中每行的个数
{
COLB=T.data[i].col;
temp[COLB]+=(M.data[Current].value)*(T.data[i].value);
}
Current++;
}
for(i=1;i=T.nu;i++)
{
if(temp[i]!=0)
{
Q.data[k].row=ROWM;
Q.data[k].col=i;
Q.data[k].value=temp[i];
}
k++;
}
}
Q.mu=M.mu;Q.nu=T.nu;
Q.tu=k-1;
}
int main()
{
TSMatrix T,M,Q,S;
InputMatrix(M);
InputMatrix(T);
cout"两矩阵相乘"endl;
Multiply(M,T,Q);
Output(Q);
cout"两矩阵相加"endl;
AddMastrix(M,M,S);
Output(S);
system("pause");
return 0;
}
