题目内容： 稀疏矩阵是一系列数字，其中大部分项是0。存储稀疏矩阵的一个高效方式是字典，其中键是非0值的位置，值是序列中该位置对应的值。例如，序列0 0 0 0 0 4 0 0 2 9可以表示为字典{5:4,8:2,9:9}。编写函数sparseArraySum，参数是两个这样的字典a和b，得到一个表示向量和的稀疏矩阵。也就是说，结果中位置i的值是a和b中位置i上值的和。假设稀疏矩阵数字序列长度为10。 输入格式: 两个表示稀疏矩阵的数字序列，数字之间空格分隔，结尾无空格，回车换行输入下一个数字序列 输出格式： 一个表示稀疏矩阵求和结果的数字序列，数字之间空格分隔，结尾无空格 输入样例： 1 0 3 0 0 4 0 0 2 6 6 0 0 0 1 2 0 0 0 3 输出样例： 7 0 3 0 1 6 0 0 2 9

下面是 Python 的代码实现：

def sparseArraySum(a, b):
    c = {}
    for i in range(10):
        a_val = a.get(i, 0)
        b_val = b.get(i, 0)
        if a_val + b_val != 0:
            c[i] = a_val + b_val
    return c

a = {0:1, 2:3, 5:4, 8:2, 9:6}
b = {0:6, 4:1, 5:2, 9:3}
c = sparseArraySum(a, b)
result = [c.get(i, 0) for i in range(10)]
print(' '.join(map(str, result)))

解释一下代码：

首先，我们定义了一个函数 `sparseArraySum(a, b)`，它的参数是两个字典 `a` 和 `b`，表示要求和的稀疏矩阵。函数的返回值也是一个字典 `c`，表示两个稀疏矩阵的和。

然后，我们通过循环枚举稀疏矩阵中的每个位置，使用 `get()` 方法获取该位置上的数值（如果不存在则默认为 0），并计算它们的和。如果和不为 0，则将它们的位置和和存入字典 `c` 中。

最后，我们通过循环枚举稀疏矩阵中的每个位置，使用 `get()` 方法获取其对应的值，如果不存在则默认为 0。将这些值输出即可。

这里为了方便起见，我们直接给出了输入的两个稀疏矩阵 `a` 和 `b`，并使用字典类型来表示它们。在实际应用中，读入稀疏矩阵的输入数据时，我们需要根据具体情况来决定使用什么样的数据结构来保存它们。