已知稀疏矩阵A和B,编程代码实现基于三元组顺序表实现A+B的运算
时间: 2024-02-15 13:04:06 浏览: 18
以下是基于三元组顺序表实现稀疏矩阵 A+B 运算的 Python 代码:
```python
class Triple:
def __init__(self, row, col, value):
self.row = row
self.col = col
self.value = value
def add_sparse_matrix(A, B):
m, n = len(A), len(A[0])
C = []
i = j = 0
while i < m and j < n:
if A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] == B[j][1]:
value = A[i][2] + B[j][2]
if value != 0:
C.append(Triple(A[i][0], A[i][1], value))
i += 1
j += 1
elif A[i][0] < B[j][0] or (A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] < B[j][1]):
C.append(Triple(A[i][0], A[i][1], A[i][2]))
i += 1
else:
C.append(Triple(B[j][0], B[j][1], B[j][2]))
j += 1
while i < m:
C.append(Triple(A[i][0], A[i][1], A[i][2]))
i += 1
while j < n:
C.append(Triple(B[j][0], B[j][1], B[j][2]))
j += 1
return C
```
其中,Triple 类表示稀疏矩阵中的一个非零元素,add_sparse_matrix 函数接受两个稀疏矩阵 A 和 B,返回它们的和 C。
实现过程中,我们使用了两个指针 i 和 j 分别指向 A 和 B 的第一个非零元素,比较它们的行和列的大小关系,将较小者加入 C 中,并将对应指针向后移动。如果行和列相等,则将两个非零元素的值相加,如果结果不为零,则将其加入 C 中。最后,将剩余的非零元素加入 C 中即可。
需要注意的是,在实现过程中,我们使用了三元组顺序表来存储稀疏矩阵,即每个非零元素用一个 Triple 对象表示,并按照行递增的顺序存储在列表中。这样可以方便地进行合并操作,提高运算效率。