三元矩阵表的加法运算代码

三元矩阵（也称为布尔矩阵或指示矩阵）是一种特殊的二维数组，其元素通常是0（表示False）或1（表示True）。这种矩阵通常用于表示集合之间的关系，如并集、交集等。对于三元矩阵的加法，我们不需要像处理常规数值矩阵那样，因为它们只有两个非零值。简单来说，如果对应位置的元素一个是1，另一个也是1，结果就是1；其他情况保持不变，仍然是0。
下面是一个简单的Python示例，展示了如何对两个三元矩阵进行加法操作：
# 定义两个3x3的三元矩阵
matrix1 = [[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]
matrix2 = [[1, 1, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1]]

# 对应位置相加
result_matrix = [[matrix1[i][j] + matrix2[i][j] for j in range(len(matrix1[0]))] for i in range(len(matrix1))]

print(result_matrix)
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这个例子中，result_matrix将会存储加法后的结果，其中每个位置的结果取决于原矩阵中相应位置元素的和是否为1。

相关问题

请编写c程序,实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。三元矩阵形式

实现稀疏矩阵基本运算的运算器需要对三元矩阵进行处理。
三元矩阵结构体定义：
typedef struct{
int row; // 行
int col; // 列
int value; // 值
}TriTupleNode;
typedef struct {
TriTupleNode data[MAX_SIZE]; // 三元组顺序存储结构体
int mu, nu, tu; // 行数、列数、非零元素个数
}TSMatrix;
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实现的基本运算包括：矩阵加法、矩阵减法和矩阵乘法。

稀疏矩阵加法

int AddTSMatrix(TSMatrix A, TSMatrix B, TSMatrix *C){
if (A.mu != B.mu || A.nu != B.nu)
return 0; // 两矩阵行数不相等或列数不相等，不能加减
C->mu = A.mu;
C->nu = A.nu;
int k = 0, i = 0, j = 0;
while (i < A.tu &amp;&amp; j < B.tu){
if (A.data[i].row < B.data[j].row){
C->data[k++] = A.data[i++];
} else if (A.data[i].row > B.data[j].row){
C->data[k++] = B.data[j++];
} else {
if (A.data[i].col < B.data[j].col){
C->data[k++] = A.data[i++];
} else if (A.data[i].col > B.data[j].col){
C->data[k++] = B.data[j++];
} else {
int sum = A.data[i++].value + B.data[j++].value;
if (sum != 0){
C->data[k].row = A.data[i-1].row;
C->data[k].col = A.data[i-1].col;
C->data[k++].value = sum;
}
}
}
}
while (i < A.tu)
C->data[k++] = A.data[i++];
while (j < B.tu)
C->data[k++] = B.data[j++];
C->tu = k;
return 1;
}
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稀疏矩阵减法

int SubTSMatrix(TSMatrix A, TSMatrix B, TSMatrix *C){
if (A.mu != B.mu || A.nu != B.nu)
return 0; // 两矩阵行数不相等或列数不相等，不能加减
C->mu = A.mu;
C->nu = A.nu;
int k = 0, i = 0, j = 0;
while (i < A.tu &amp;&amp; j < B.tu){
if (A.data[i].row < B.data[j].row){
C->data[k++] = A.data[i++];
} else if (A.data[i].row > B.data[j].row){
C->data[k] = B.data[j++];
C->data[k].value = -C->data[k].value; // 值取负
k++;
} else {
if (A.data[i].col < B.data[j].col){
C->data[k++] = A.data[i++];
} else if (A.data[i].col > B.data[j].col){
C->data[k] = B.data[j++];
C->data[k].value = -C->data[k].value; // 值取负
k++;
} else {
int sum = A.data[i++].value - B.data[j++].value;
if (sum != 0){
C->data[k].row = A.data[i-1].row;
C->data[k].col = A.data[i-1].col;
C->data[k++].value = sum;
}
}
}
}
while (i < A.tu)
C->data[k++] = A.data[i++];
while (j < B.tu){
C->data[k] = B.data[j++];
C->data[k].value = -C->data[k].value; // 值取负
k++;
}
C->tu = k;
return 1;
}
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稀疏矩阵乘法

int MultTSMatrix(TSMatrix A, TSMatrix B, TSMatrix *C){
if (A.nu != B.mu)
return 0; // 两矩阵行列数不匹配，不能相乘
C->mu = A.mu;
C->nu = B.nu;
C->tu = 0;
int *rows = (int *)malloc(sizeof(int) * (A.nu+1));
memset(rows, -1, sizeof(int) * (A.nu+1));
int *cols = (int *)malloc(sizeof(int) * (B.nu+1));
memset(cols, -1, sizeof(int) * (B.nu+1));
int k = 0;
for (int i = 0; i < A.tu; i++){
int col = A.data[i].col;
for (int j = 0; j < B.tu; j++){
int row = B.data[j].row;
if (col == row){
if (rows[col] == -1)
rows[col] = k;
cols[row] = k;
C->data[k].row = A.data[i].row;
C->data[k].col = B.data[j].col;
C->data[k++].value = A.data[i].value * B.data[j].value;
}
}
}
C->tu = k;
int cnt[MAX_SIZE] = {0};
for (int i = 0; i < A.nu; i++){
if (rows[i] != -1){
int head = rows[i];
for (int j = head+1; j < C->tu; j++){
if (C->data[j].row == C->data[head].row){
C->data[head].value += C->data[j].value;
C->data[j].value = 0;
}
}
}
}
k = 0;
for (int i = 0; i < B.nu; i++){
if (cols[i] != -1){
int head = cols[i];
for (int j = head+1; j < C->tu; j++){
if (C->data[j].col == C->data[head].col){
if (C->data[head].value == 0){
C->data[head] = C->data[j];
C->data[j].value = 0;
} else {
C->data[head].value += C->data[j].value;
C->data[j].value = 0;
}
}
}
C->data[k++] = C->data[head];
}
}
C->tu = k;
free(rows);
free(cols);
return 1;
}
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以上实现的是稀疏矩阵基本运算的运算器，可以满足对三元矩阵进行加减乘的操作。

用C++实现稀疏矩阵的加法运算

在C++中实现稀疏矩阵的加法运算，可以通过使用三元组（行、列、值）来表示稀疏矩阵。以下是一个简单的实现方法：
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 定义稀疏矩阵的三元组结构
struct Element {
int row;
int col;
int value;
};

// 定义稀疏矩阵类
class SparseMatrix {
private:
int rows;
int cols;
vector<Element> elements;

public:
SparseMatrix(int r, int c) : rows(r), cols(c) {}

void addElement(int r, int c, int val) {
if (val != 0) {
Element e = {r, c, val};
elements.push_back(e);
}
}

void display() {
cout << "Rows: " << rows << ", Columns: " << cols << endl;
for (const auto&amp; elem : elements) {
cout << "Row: " << elem.row << ", Col: " << elem.col << ", Value: " << elem.value << endl;
}
}

SparseMatrix add(const SparseMatrix&amp; other) {
if (rows != other.rows || cols != other.cols) {
throw invalid_argument("Matrices dimensions do not match");
}

SparseMatrix result(rows, cols);
size_t i = 0, j = 0;

while (i < elements.size() &amp;&amp; j < other.elements.size()) {
int r1 = elements[i].row;
int c1 = elements[i].col;
int r2 = other.elements[j].row;
int c2 = other.elements[j].col;

if (r1 == r2 &amp;&amp; c1 == c2) {
int sum = elements[i].value + other.elements[j].value;
if (sum != 0) {
result.addElement(r1, c1, sum);
}
i++;
j++;
} else if (r1 < r2 || (r1 == r2 &amp;&amp; c1 < c2)) {
result.addElement(r1, c1, elements[i].value);
i++;
} else {
result.addElement(r2, c2, other.elements[j].value);
j++;
}
}

while (i < elements.size()) {
result.addElement(elements[i].row, elements[i].col, elements[i].value);
i++;
}

while (j < other.elements.size()) {
result.addElement(other.elements[j].row, other.elements[j].col, other.elements[j].value);
j++;
}

return result;
}
};

int main() {
SparseMatrix mat1(3, 3);
SparseMatrix mat2(3, 3);

mat1.addElement(0, 0, 1);
mat1.addElement(0, 2, 3);
mat1.addElement(1, 1, 5);

mat2.addElement(0, 0, 2);
mat2.addElement(0, 1, 4);
mat2.addElement(1, 1, 6);
mat2.addElement(2, 2, 7);

SparseMatrix mat3 = mat1.add(mat2);

cout << "Matrix 1:" << endl;
mat1.display();
cout << "Matrix 2:" << endl;
mat2.display();
cout << "Matrix 3 (Matrix 1 + Matrix 2):" << endl;
mat3.display();

return 0;
}
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在这个实现中，我们定义了一个Element结构体来表示稀疏矩阵中的非零元素，并定义了一个SparseMatrix类来存储这些元素。add方法用于实现稀疏矩阵的加法运算。