val Matrix = DenseMatrix.tabulate(3, 4){ | (i, j) => i * i + j * j | }

这段代码是用 Scala 语言编写的，用于创建一个 3 行 4 列，元素为 i * i + j * j 的浮点数密集矩阵。其中 tabulate 方法接受两个参数，第一个参数是矩阵的行数，第二个参数是矩阵的列数，第三个参数是一个函数，用于根据行列下标计算对应位置的元素值。在这个函数中，i 和 j 分别表示当前元素在矩阵中的行列下标。由于是使用 DenseMatrix 类创建的矩阵，因此它是一个密集矩阵，即矩阵中的每个元素都有一个对应的实际值。

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#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct { int row; int col; int val;} Element;typedef struct { int row; int col; int count; Element *elements;} SparseMatrix;SparseMatrix *createSparseMatrix(int row, int col, int count) { SparseMatrix *matrix = (SparseMatrix*)malloc(sizeof(SparseMatrix)); matrix->row = row; matrix->col = col; matrix->count = count; matrix->elements = (Element*)malloc(count * sizeof(Element)); return matrix;}void destroySparseMatrix(SparseMatrix *matrix) { free(matrix->elements); free(matrix);}void printSparseMatrix(SparseMatrix *matrix) { int i, j, k; k = 0; for (i = 0; i < matrix->row; i++) { for (j = 0; j < matrix->col; j++) { if (k < matrix->count && matrix->elements[k].row == i && matrix->elements[k].col == j) { printf("%d ", matrix->elements[k].val); k++; } else { printf("0 "); } } printf("\n"); }}SparseMatrix *compressSparseMatrix(int **a, int row, int col) { int i, j, k, count; for (i = 0, count = 0; i < row; i++) { for (j = 0; j < col; j++) { if (a[i][j] != 0) { count++; } } } SparseMatrix *matrix = createSparseMatrix(row, col, count); for (i = 0, k = 0; i < row; i++) { for (j = 0; j < col; j++) { if (a[i][j] != 0) { matrix->elements[k].row = i; matrix->elements[k].col = j; matrix->elements[k].val = a[i][j]; k++; } } } return matrix;}int main() { int a[3][4] = { {1, 0, 0, 0}, {0, 0, 2, 0}, {0, 3, 0, 4} }; SparseMatrix *matrix = compressSparseMatrix((int**)a, 3, 4); printSparseMatrix(matrix); destroySparseMatrix(matrix); return 0;}

这段代码实现了稀疏矩阵和普通矩阵的相互转换，其中稀疏矩阵使用了压缩存储方式。具体来说，这段代码实现了以下几个函数：

1. `createSparseMatrix`：创建稀疏矩阵，输入参数为矩阵的行数、列数和非零元素个数，返回值为稀疏矩阵的指针。
2. `destroySparseMatrix`：销毁稀疏矩阵，输入参数为稀疏矩阵的指针。
3. `printSparseMatrix`：打印稀疏矩阵，输入参数为稀疏矩阵的指针。
4. `compressSparseMatrix`：将普通矩阵转换为稀疏矩阵，输入参数为普通矩阵的指针、行数和列数，返回值为稀疏矩阵的指针。

在 `main` 函数中，首先定义了一个普通矩阵 `a`，然后调用 `compressSparseMatrix` 将其转换为稀疏矩阵，最后调用 `printSparseMatrix` 打印稀疏矩阵，并使用 `destroySparseMatrix` 销毁稀疏矩阵。

求矩阵的局部极大值:给定m行n列(3≤m，n≤20)的整数矩阵a，如果a的边界元素 a[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素a[i][j]是矩阵的局部极大值。要求输出给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。c语言不定义函数

在C语言中，求矩阵的局部极大值需要遍历整个矩阵并检查每个元素是否满足局部极值条件。以下是一个简单的示例算法：

#include <stdio.h>

#define ROWS 20
#define COLS 20

typedef struct {
    int val;
    int row;
    int col;
} LocalMax;

// 判断矩阵中某个位置的元素是否为局部极大值
int isLocalMax(int matrix[][COLS], int i, int j) {
    if (i == 0 || i == ROWS - 1 || j == 0 || j == COLS - 1) {
        // 边界元素无需比较
        return matrix[i][j];
    }
    return matrix[i][j] > matrix[i - 1][j] && matrix[i][j] > matrix[i + 1][j] &&
           matrix[i][j] > matrix[i][j - 1] && matrix[i][j] > matrix[i][j + 1];
}

// 找出矩阵的局部极大值及其位置
void findLocalMaxima(int matrix[][COLS]) {
    LocalMax localMaxes[ROWS * COLS];
    int cnt = 0;

    for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
        for (int j = 0; j < COLS; j++) {
            if (isLocalMax(matrix, i, j)) {
                localMaxes[cnt].val = matrix[i][j];
                localMaxes[cnt].row = i;
                localMaxes[cnt].col = j;
                cnt++;
            }
        }
    }

    // 输出局部极大值及其位置
    printf("局部极大值及位置:\n");
    for (int k = 0; k < cnt; k++) {
        printf("(%d,%d): %d\n", localMaxes[k].row, localMaxes[k].col, localMaxes[k].val);
    }
}

int main() {
    int a[ROWS][COLS]; // 实际输入矩阵
    // 读取矩阵数据...

    findLocalMaxima(a);

    return 0;
}

这个程序首先定义了一个结构体`LocalMax`来存储局部极大值的信息，然后通过嵌套循环遍历矩阵，判断每个元素是否是局部极大值，并将其信息添加到数组`localMaxes`中。最后，打印出所有的局部极大值及其坐标。