实现用三元组顺序表解决稀疏矩阵的转置问题

稀疏矩阵的转置可以通过三元组顺序表来实现。三元组顺序表是一种存储稀疏矩阵的数据结构，其中元素非零的位置和值被存储在一个三元组中。

转置一个稀疏矩阵需要交换每个非零元素的行和列。因此，我们可以通过遍历三元组顺序表，将每个元素的行和列交换后再插入到新的三元组顺序表中，从而得到转置后的稀疏矩阵。

下面是一个示例代码：

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

class SparseMatrix:
    def __init__(self, row, col, elems):
        self.row = row
        self.col = col
        self.elems = elems

    def transpose(self):
        trans_elems = []
        for elem in self.elems:
            trans_elems.append(Triple(elem.col, elem.row, elem.value))
        trans_matrix = SparseMatrix(self.col, self.row, trans_elems)
        return trans_matrix

在这个示例代码中，`Triple` 类表示三元组，包含行、列和值三个属性。`SparseMatrix` 类表示稀疏矩阵，包含行、列和元素三个属性。`transpose` 方法用于转置稀疏矩阵，返回一个新的稀疏矩阵对象。

我们可以通过以下方式创建一个稀疏矩阵对象：

elems = [Triple(0, 1, 3), Triple(1, 2, 4), Triple(2, 0, 5)]
sparse_matrix = SparseMatrix(3, 3, elems)

这个稀疏矩阵对象表示一个 $3\times3$ 的矩阵，包含三个非零元素。

我们可以调用 `transpose` 方法来得到转置后的稀疏矩阵对象：

trans_matrix = sparse_matrix.transpose()

这个 `trans_matrix` 对象表示一个 $3\times3$ 的矩阵，包含三个非零元素，但它们的行和列已经被交换了。