输入任意两个稀疏矩阵 A 和 B，求它们的和矩阵 C。要求分别使用三元组表示法和十字链表法实现（用c语言实现）

在C语言中，我们可以使用两种不同的数据结构来表示稀疏矩阵并计算其和：三元组表示法和十字链表法。

**1. 三元组表示法（Triplets Representation）：**
这个方法利用三个整数 (行索引, 列索引, 值) 来存储非零元素。这里我们假设矩阵的大小为m x n。首先，我们需要两个这样的三元组数组A_triples和B_triples来存储矩阵A和B的非零元素。然后可以遍历这两个数组，将对应位置的值相加，添加到结果矩阵C的相应位置。

typedef struct {
    int row;
    int col;
    double value;
} SparseElement;

SparseElement *A_triples, *B_triples; // 存储稀疏矩阵A和B的三元组指针

// 简化版本，仅提供核心算法部分
void sparse_matrix_add(SparseElement *A, SparseElement *B, SparseElement *C, int m, int n) {
    for (int i = 0; i < total_elements(A, m, n); ++i) {
        for (int j = 0; j < total_elements(B, m, n); ++j) {
            if (A[i].row == B[j].row && A[i].col == B[j].col) {
                C->value += A[i].value + B[j].value;
                // 更新C的下一个元素
                C++;
            }
        }
    }
}

其中`total_elements()`函数用于获取给定矩阵的非零元素数量。

**2. 十字链表法（Cross Product List）：**
这种数据结构通过交叉链接非零元素，使得查找邻居更有效率。每个非零元素都有指向其上方、下方、左方和右方邻居的指针。同样，需要创建两个十字链表CPL_A和CPL_B，遍历它们并将相应的值累加到新链表CPL_C。

typedef struct Node {
    int row, col;
    double value;
    struct Node* above, *below, *left, *right;
} Node;

// 创建、更新和遍历十字链表...
void cross_product_list_add(Node *CPL_A, Node *CPL_B, Node **CPL_C, int m, int n) {
    // ...此处省略链表操作细节，类似于三元组版本的遍历过程
}