已知稀疏矩阵A和B,编写代码实现基于三元组顺序表实现A+B的运算
时间: 2023-01-29 09:13:08 浏览: 192
基于三元组顺序表的稀疏矩阵运算主要有两种方法:
1. 稀疏矩阵转稠密矩阵进行运算:
先将稀疏矩阵转换为稠密矩阵,然后利用矩阵乘法的公式进行运算,最后再将结果转换回稀疏矩阵。
这种方法的缺点是时间复杂度较高,不适用于大规模的矩阵运算。
下面是用 Python 实现的代码示例:
```
def sparse_matrix_multiply(A, B):
# 将 A、B 两个稀疏矩阵转换为稠密矩阵
dense_A = sparse_to_dense(A)
dense_B = sparse_to_dense(B)
# 计算稠密矩阵乘积
rows_A, cols_A = len(dense_A), len(dense_A[0])
rows_B, cols_B = len(dense_B), len(dense_B[0])
dense_C = [[0] * cols_B for _ in range(rows_A)]
for i in range(rows_A):
for j in range(cols_B):
for k in range(cols_A):
dense_C[i][j] += dense_A[i][k] * dense_B[k][j]
# 将乘积转换为稀疏矩阵
C = dense_to_sparse(dense_C)
return C
```
2. 基于三元组顺序表的快速矩阵乘法:
这种方法的时间复杂度更低,能够应对大规模的矩阵运算。
下面是用 Python 实现的代码示例:
```
def sparse_matrix_multiply(A, B):
# 将 A、B