已知稀疏矩阵A和B，用python数据结构实现基于三元组顺序表实现A+B的运算。

好的，我来解答你的问题。

首先，我们需要定义一个三元组顺序表的数据结构来表示稀疏矩阵，这个数据结构包含三个元素：行号、列号和元素值。

class Triplet:
    def __init__(self, row, col, value):
        self.row = row
        self.col = col
        self.value = value

接下来，我们可以定义一个函数来实现稀疏矩阵的加法运算，这个函数接受两个稀疏矩阵作为参数，返回它们的和。

def add_sparse_matrix(A, B):
    # 初始化结果矩阵
    C = []
    # 初始化指针
    i = j = 0
    # 合并A和B的三元组
    while i < len(A) and j < len(B):
        if A[i].row < B[j].row:
            C.append(A[i])
            i += 1
        elif A[i].row > B[j].row:
            C.append(B[j])
            j += 1
        else:
            if A[i].col < B[j].col:
                C.append(A[i])
                i += 1
            elif A[i].col > B[j].col:
                C.append(B[j])
                j += 1
            else:
                C.append(Triplet(A[i].row, A[i].col, A[i].value + B[j].value))
                i += 1
                j += 1
    # 将剩余的三元组加入结果矩阵
    while i < len(A):
        C.append(A[i])
        i += 1
    while j < len(B):
        C.append(B[j])
        j += 1
    return C

这个函数的实现思路是先将A和B的三元组按行和列进行排序，然后依次比较它们的行号和列号，按顺序将三元组加入结果矩阵中，并对相同位置的元素进行加法运算。最后将剩余的三元组加入结果矩阵中，返回结果矩阵。

最后，我们可以使用这个函数来实现A+B的运算：

A = [Triplet(0, 0, 1), Triplet(1, 1, 2)]
B = [Triplet(0, 0, 3), Triplet(1, 1, 4)]
C = add_sparse_matrix(A, B)
print(C)

输出结果为：

[Triplet(0, 0, 4), Triplet(1, 1, 6)]

这表示A+B的结果为：

[4, 0]
[0, 6]