函数实现两个向量相加并返回新的值

函数实现两个向量相加并返回新的值通常涉及创建一个新的向量，其元素是输入向量对应位置元素的和。这里假设我们正在处理数值型向量。例如，在Python中，你可以这样做：

def add_vectors(vector1, vector2):
    # 确保两个向量长度相同
    if len(vector1) != len(vector2):
        raise ValueError("两个向量长度不一致")

    # 创建一个新的空列表来存储结果
    result = []

    # 使用for循环将每个元素相加并添加到新向量
    for i in range(len(vector1)):
        result.append(vector1[i] + vector2[i])

    # 返回新的相加向量
    return result

# 示例
vector_a = [1, 2, 3]
vector_b = [4, 5, 6]
sum_vector = add_vectors(vector_a, vector_b)
print(sum_vector)  # 输出: [5, 7, 9]

在这个例子中，`add_vectors`函数接受两个参数`vector1`和`vector2`，它们都表示一维向量。函数首先检查两个向量的长度是否匹配，如果不匹配则抛出异常。然后，它遍历两个向量的索引，对每个索引处的元素求和，并将结果添加到`result`列表中。最后，函数返回这个新的相加向量。

相关问题

c语言中函两个向量相加并返回新的值

在C语言中，如果我们要计算两个向量（数组）的对应元素之和并创建一个新的向量存储结果，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确定向量的长度（假设为n），因为我们需要遍历整个向量进行加法操作。

2. 定义一个新的向量，其大小与原向量相同，用于存放结果。

3. 使用for循环遍历原向量，将第一个向量的每个元素与第二个向量相应位置的元素相加，并将结果存入新向量。

下面是一个简单的示例代码片段：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 向量声明，这里假设它们都是整型
typedef int (*vector_type)(int, int);
vector_type add_vectors = NULL;

// 函数原型，返回一个指向新向量的指针
int* add_and_return(int *vec1, int len) {
    // 检查向量是否为空或长度错误
    if (len <= 0) return NULL;
    
    // 分配内存给新向量
    int* new_vec = malloc(len * sizeof(int));
    
    // 如果内存分配失败，处理错误
    if (!new_vec) {
        printf("Memory allocation failed.\n");
        return NULL;
    }
    
    // 对两个向量进行逐元素相加
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        new_vec[i] = vec1[i] + add_vectors(vec1[i], vec1[i]); // 假设add_vectors是已定义好的函数指针
    }

    return new_vec;
}

// 示例：定义一个函数作为加法运算
void vector_sum(int a, int b) {
    return a + b;
}
// 或者你可以使用其他库提供的加法函数，如C标准库里的`+`
// 先设置函数指针为对应的加法函数
add_vectors = &vector_sum;

int main() {
    int vec1[] = {1, 2, 3, 4};
    int len1 = sizeof(vec1) / sizeof(vec1[0]);
    int* result = add_and_return(vec1, len1);

    if (result != NULL) {
        for (int i = 0; i < len1; i++) {
            printf("%d ", result[i]);
        }
        free(result); // 释放新向量的内存
    }

    return 0;
}

练习5:向量函数 我们来实现一些向量函数。有两种类型的向量，法向量和密向量，我们可以用列表来表示。对于稀疏向量，其中许多元素为零，这是低效的。相反，我们使用一个字典，其中键为非零值的下标，然后与键对应的值就是该下标处的向量的值。因此，向量[1;2;4]可以存储为列表:[1,2,4]或字典{0:1,1:2,2:4} (a)写出两个(密集)向量相加的函数 (b)写出两个(密集)向量相乘(即内积)的函数 (c)编写两个稀疏向量相加的函数 (d)编写两个稀疏向量相乘的函数 (e)编写一个函数，将稀疏向量和稠密向量相加 (f)编写一个将稀疏向量和稠密向量相乘的函数

(a) 密集向量相加的函数：

def dense_vector_add(v1, v2):
    return [v1[i] + v2[i] for i in range(len(v1))]

(b) 密集向量相乘的函数：

def dense_vector_multiply(v1, v2):
    return sum([v1[i] * v2[i] for i in range(len(v1))])

(c) 稀疏向量相加的函数：

def sparse_vector_add(v1, v2):
    result = {}
    for i in v1:
        result[i] = v1[i]
    for i in v2:
        if i in result:
            result[i] += v2[i]
        else:
            result[i] = v2[i]
    return result

(d) 稀疏向量相乘的函数：

def sparse_vector_multiply(v1, v2):
    result = 0
    for i in v1:
        if i in v2:
            result += v1[i] * v2[i]
    return result

(e) 稀疏向量和密集向量相加的函数：

def sparse_dense_vector_add(sparse_v, dense_v):
    result = dense_v.copy()
    for i in sparse_v:
        result[i] += sparse_v[i]
    return result

(f) 稀疏向量和密集向量相乘的函数：

def sparse_dense_vector_multiply(sparse_v, dense_v):
    result = 0
    for i in sparse_v:
        result += sparse_v[i] * dense_v[i]
    return result