以三元组顺序表表示和实现稀疏矩阵，实现矩阵的转置，以行逻辑链接存储方式表示稀疏矩阵，实现矩阵相乘。矩阵的输入形式采用三元组。矩阵的输出形式最好采用通常的阵列形式

好的，我理解了你的问题。我会向你介绍如何以三元组顺序表表示稀疏矩阵，并且实现矩阵的转置，然后再以行逻辑链接存储方式表示稀疏矩阵，最后实现矩阵相乘。

1. 以三元组顺序表表示稀疏矩阵

稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为0的矩阵。在三元组顺序表中，我们只存储非0元素的行、列和值。

我们可以使用以下结构体来表示三元组：

typedef struct {
    int row;    // 非0元素所在行
    int col;    // 非0元素所在列
    int value;  // 非0元素的值
} Triple;

然后使用一个数组来存储所有的非0元素，数组的大小为非0元素的个数。

typedef struct {
    Triple data[MAXSIZE];   // 存储非0元素的数组
    int rows;               // 矩阵的行数
    int cols;               // 矩阵的列数
    int nums;               // 非0元素的个数
} TSMatrix;

2. 实现矩阵的转置

矩阵的转置就是将矩阵的行和列互换。对于三元组顺序表，我们只需要交换每个非0元素的行和列即可。

void transpose(TSMatrix *A, TSMatrix *B) {
    // B = A的转置
    B->rows = A->cols;
    B->cols = A->rows;
    B->nums = A->nums;
    int q = 0;
    for (int col = 1; col <= A->cols; col++) {
        for (int p = 0; p < A->nums; p++) {
            if (A->data[p].col == col) {
                B->data[q].row = A->data[p].col;
                B->data[q].col = A->data[p].row;
                B->data[q].value = A->data[p].value;
                q++;
            }
        }
    }
}

3. 以行逻辑链接存储方式表示稀疏矩阵

行逻辑链接存储方式是指使用两个数组来表示稀疏矩阵。第一个数组存储每行非0元素的个数和第一个非0元素在第二个数组中的位置。第二个数组存储所有非0元素的列和值。

typedef struct {
    int row;    // 非0元素所在列
    int value;  // 非0元素的值
} Elem;

typedef struct {
    Elem data[MAXSIZE];  // 存储所有非0元素的数组
    int rpos[MAXSIZE];   // 存储每行第一个非0元素在data数组中的位置
    int rows;            // 矩阵的行数
    int cols;            // 矩阵的列数
    int nums;            // 非0元素的个数
} RLSMatrix;

4. 实现矩阵相乘

矩阵相乘的计算公式为C = A * B，其中A、B和C为三个矩阵。对于稀疏矩阵的相乘，我们需要先将矩阵转换为行逻辑链接存储方式，然后按照矩阵乘法的规则进行计算。

void mult(RLSMatrix *A, RLSMatrix *B, RLSMatrix *C) {
    // C = A * B
    if (A->cols != B->rows) {
        printf("矩阵无法相乘\n");
        return;
    }
    C->rows = A->rows;
    C->cols = B->cols;
    C->nums = 0;
    for (int r = 1; r <= A->rows; r++) {
        int tp = 0;
        for (int i = 1; i <= B->cols; i++) {
            int sum = 0;
            int p = A->rpos[r];
            int q = B->rpos[i];
            while (p < A->nums && q < B->nums && A->data[p].row == r && B->data[q].row == i) {
                if (A->data[p].row == B->data[q].row) {
                    sum += A->data[p].value * B->data[q].value;
                    p++;
                    q++;
                }
                else if (A->data[p].row < B->data[q].row) {
                    p++;
                }
                else {
                    q++;
                }
            }
            if (sum != 0) {
                C->data[C->nums].row = r;
                C->data[C->nums].value = sum;
                tp++;
                C->nums++;
            }
        }
        C->rpos[r+1] = C->nums;
    }
}

5. 输出稀疏矩阵

最后，我们可以使用以下函数来输出稀疏矩阵。

void print(TSMatrix *A) {
    int k = 0;
    for (int i = 1; i <= A->rows; i++) {
        for (int j = 1; j <= A->cols; j++) {
            if (A->data[k].row == i && A->data[k].col == j) {
                printf("%d ", A->data[k].value);
                k++;
            }
            else {
                printf("0 ");
            }
        }
        printf("\n");
    }
}

void print(RLSMatrix *A) {
    int k = 0;
    for (int i = 1; i <= A->rows; i++) {
        int pos = A->rpos[i];
        for (int j = 1; j <= A->cols; j++) {
            if (A->data[pos].row == i && A->data[pos].col == j) {
                printf("%d ", A->data[pos].value);
                pos++;
            }
            else {
                printf("0 ");
            }
        }
        printf("\n");
    }
}

这样，我们就完成了以三元组顺序表表示稀疏矩阵，并且实现矩阵的转置，以行逻辑链接存储方式表示稀疏矩阵，实现矩阵相乘的过程。