用c语言实现计算两个稀疏矩阵的乘法 lnput 首先输入第一个矩阵的行数和列数,再输入该矩阵的三元组形式,以0 0 0结束然后输入第二个矩阵的行数和列数,再输入该矩阵的三元组形式,以0 0 0结束
时间: 2024-05-11 07:16:53 浏览: 15
。非常感谢您对ChitGPT的信任,我会在能力范围内尽力回答您的问题。对于您的问题,我理解您需要用C语言实现计算两个稀疏矩阵的乘法,具体实现方式如下:
首先,您需要定义一个结构体来表示稀疏矩阵:
```
typedef struct
{
int matrix_row; // 矩阵的行数
int matrix_col; // 矩阵的列数
int cnt; // 非零元素的数量
int data[MAXSIZE]; // 存储非零元素的值
int row[MAXSIZE]; // 存储非零元素的行下标
int col[MAXSIZE]; // 存储非零元素的列下标
}SparseMatrix;
```
其中MAXSIZE表示数组的最大长度,可以根据实际情况进行修改。
接下来,您可以按照以下步骤实现两个稀疏矩阵的乘法:
1. 首先读入两个稀疏矩阵的基本信息,包括行数和列数;
2. 然后读入第一个矩阵的三元组形式,以0 0 0结束;
3. 对于第一个矩阵中的每个非零元素,记录它所在的行、列和值;
4. 读入第二个矩阵的行数和列数;
5. 读入第二个矩阵的三元组形式,以0 0 0结束;
6. 对于第二个矩阵中的每个非零元素,记录它所在的行、列和值;
7. 判断两个矩阵是否可以进行乘法运算,即第一个矩阵的列数是否等于第二个矩阵的行数;
8. 如果可以进行乘法运算,则按照基本的矩阵乘法规则计算结果,即对于第一个矩阵的每一行和第二个矩阵的每一列,计算它们的乘积和,最终得到结果矩阵。
下面是完整的代码实现,您可以参考一下:
```
#include<stdio.h>
#define MAXSIZE 1000
typedef struct
{
int matrix_row; // 矩阵的行数
int matrix_col; // 矩阵的列数
int cnt; // 非零元素的数量
int data[MAXSIZE]; // 存储非零元素的值
int row[MAXSIZE]; // 存储非零元素的行下标
int col[MAXSIZE]; // 存储非零元素的列下标
}SparseMatrix;
SparseMatrix create();
SparseMatrix multiply(SparseMatrix a, SparseMatrix b);
int main()
{
SparseMatrix A, B, C;
printf("Please input the first matrix:\n");
A = create(); // 创建第一个矩阵
printf("Please input the second matrix:\n");
B = create(); // 创建第二个矩阵
C = multiply(A, B); // 矩阵相乘
printf("The product of two matrices is:\n");
for(int i = 1; i <= C.cnt; i++)
{
printf("%d %d %d\n", C.row[i], C.col[i], C.data[i]);
}
return 0;
}
SparseMatrix create()
{
SparseMatrix mat;
printf("Please input the row and col of the matrix: ");
scanf("%d %d", &mat.matrix_row, &mat.matrix_col);
printf("Please input the elements of the matrix: ");
int pos = 1;
while(1)
{
int i, j, x;
scanf("%d %d %d", &i, &j, &x);
if(i == 0 && j == 0 && x == 0)//碰到结束符则break,下同
{
break;
}
mat.row[pos] = i;
mat.col[pos] = j;
mat.data[pos] = x;
pos++;
}
mat.cnt = pos - 1;
return mat; // 返回创建的矩阵
}
SparseMatrix multiply(SparseMatrix a, SparseMatrix b)
{
SparseMatrix c;
// 判断是否可以进行乘法运算
if(a.matrix_col != b.matrix_row)
{
printf("It is impossible to multiply two matrices!\n");
c.cnt = 0;
return c;
}
int pos = 1;
for(int i = 1; i <= a.matrix_row; i++) // 对于第一个矩阵的每一行
{
for(int j = 1; j <= b.matrix_col; j++) // 对于第二个矩阵的每一列
{
int sum = 0;
for(int k = 1; k <= a.cnt; k++) // 对于第一个矩阵的每一个非零元素
{
if(a.row[k] == i) // 如果该元素在当前行
{
for(int l = 1; l <= b.cnt; l++) // 对于第二个矩阵的每一个非零元素
{
if(b.col[l] == j && a.col[k] == b.row[l]) // 如果该元素在当前列且满足条件
{
sum += a.data[k] * b.data[l]; // 求积和
}
}
}
}
if(sum != 0) // 如果积和不为0
{
c.row[pos] = i;
c.col[pos] = j;
c.data[pos] = sum;
pos++;
}
}
}
c.matrix_row = a.matrix_row;
c.matrix_col = b.matrix_col;
c.cnt = pos - 1; // 记录非零元素的数量
return c; // 返回结果矩阵
}
```
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