用三元组实现稀疏矩阵并判断是不是方阵代码

在Python中，可以使用三元组（tuples）和字典（dict）来表示稀疏矩阵。通常，每个元素由三个值组成：行索引、列索引和对应的数值。如果需要判断是否为方阵，我们需要检查矩阵的所有行数和列数是否相等。

下面是一个简单的示例：

# 定义稀疏矩阵数据结构
sparse_matrix = {
    (0, 0): value_0,
    (1, 1): value_1,
    (2, 2): value_2,  # ...
}

# 判断是否为方阵
def is_square_matrix(sparse_matrix):
    rows = set(row for row, _ in sparse_matrix.keys())
    cols = set(col for _, col in sparse_matrix.keys())
    return len(rows) == len(cols) and max(rows) == min(cols)

# 使用示例
matrix_rows = list(sparse_matrix.keys())
if is_square_matrix(matrix_rows):
    print("这是一个方阵")
else:
    print("这不是一个方阵")

相关问题

使用c语言实现稀疏矩阵的存储表示(十字链表)，并且实现矩阵的转置。

在C语言中，稀疏矩阵的十字链表存储通常采用三元组结构，即`struct`来表示非零元素。每个非零元素由行索引、列索引和对应的值组成。这里是一个简单的十字链表结构示例：

typedef struct Node {
    int row;
    int col;
    double value;
    struct Node* next; // 指向下一个非零元素的指针
} SparseMatrixNode;

typedef struct SparseMatrix {
    SparseMatrixNode* head; // 链表头部
    int numRows;
    int numCols;
} SparseMatrix;

矩阵转置的操作可以遍历原矩阵的每一个非零元素，并将其对应到新矩阵的相应位置上。以下是转置过程的一个简单函数实现：

void transpose(SparseMatrix* src, SparseMatrix* dst) {
    if (src->numRows != dst->numCols || src->head == NULL) return;
    
    SparseMatrixNode* current = src->head;
    while (current != NULL) {
        SparseMatrixNode* new_node = malloc(sizeof(SparseMatrixNode));
        new_node->row = current->col;
        new_node->col = src->numCols - current->row - 1;
        new_node->value = current->value;
        new_node->next = dst->head;
        
        dst->head = new_node;
        current = current->next;
    }
}

在这个函数中，我们假设原矩阵是方阵，并且已经按照行优先的顺序存储。

在C++编写稀疏矩阵的三元组顺序表存储中，常见的问题有哪些

在 C++ 编写稀疏矩阵的三元组顺序表存储中，常见的问题包括：

1. 如何定义三元组结构体，以及如何实现三元组顺序表的基本操作（如插入、删除、遍历等）；
2. 如何将稀疏矩阵转换成三元组顺序表，并保证数据的正确性；
3. 如何实现稀疏矩阵的基本运算，如矩阵加法、矩阵乘法等；
4. 如何优化三元组顺序表的存储结构，以提高访问效率和空间利用率；
5. 如何处理稀疏矩阵中的特殊情况，如零元素的处理、非方阵的处理等。

以上是常见的问题，当然还有其他的问题，需要在具体实现中逐一解决。