三元组形式输出稀疏矩阵
时间: 2024-06-13 15:04:56 浏览: 17
稀疏矩阵可以用三元组表示,其中每个非零元素都由行、列和值三个元素表示。以下是三元组形式输出稀疏矩阵的方法:
```
//假设输入的三元组为int[][] sparseMatrix,其中sparseMatrix[i][0]表示第i个非零元素的行,sparseMatrix[i][1]表示第i个非零元素的列,sparseMatrix[i][2]表示第i个非零元素的值
int m = sparseMatrix[0][0]; //矩阵行数
int n = sparseMatrix[0][1]; //矩阵列数
int t = sparseMatrix.length - 1; //非零元素个数
System.out.println(m + " " + n + " " + t); //输出稀疏矩阵的基本信息
for (int i = 1; i <= t; i++) {
System.out.println(sparseMatrix[i][0] + " " + sparseMatrix[i][1] + " " + sparseMatrix[i][2]); //输出每个非零元素的行、列和值
}
```
相关问题
三元组表输入输出为稀疏矩阵代码
以下是Python代码示例,演示如何将稀疏矩阵转换为三元组表,以及如何将三元组表输出为稀疏矩阵。
```python
# 稀疏矩阵转为三元组表
def sparse_to_triplet(sparse_matrix):
triplet = []
rows, cols = sparse_matrix.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if sparse_matrix[i, j] != 0:
triplet.append((i, j, sparse_matrix[i, j]))
return triplet, rows, cols
# 三元组表转为稀疏矩阵
def triplet_to_sparse(triplet, rows, cols):
sparse_matrix = np.zeros((rows, cols))
for i, j, value in triplet:
sparse_matrix[i, j] = value
return sparse_matrix
# 测试代码
import numpy as np
# 创建一个稀疏矩阵
sparse_matrix = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 0, 3]])
# 将稀疏矩阵转为三元组表
triplet, rows, cols = sparse_to_triplet(sparse_matrix)
print("稀疏矩阵转为三元组表:")
print("triplet:", triplet)
print("rows, cols:", rows, cols)
# 将三元组表转为稀疏矩阵
sparse_matrix = triplet_to_sparse(triplet, rows, cols)
print("三元组表转为稀疏矩阵:")
print(sparse_matrix)
```
输出结果如下:
```
稀疏矩阵转为三元组表:
triplet: [(0, 0, 1), (1, 1, 2), (2, 3, 3)]
rows, cols: 3 4
三元组表转为稀疏矩阵:
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 2. 0. 0.]
[0. 0. 0. 3.]]
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个稀疏矩阵,然后调用 `sparse_to_triplet` 方法将其转为三元组表,再调用 `triplet_to_sparse` 方法将三元组表转为稀疏矩阵,并将转换结果输出。
稀疏矩阵三元组进行乘法输出c语言
假设稀疏矩阵用三个数组来表示,分别为行下标数组row,列下标数组col和值数组val。代码如下:
```c
void sparse_matrix_multiply(int rowA[], int colA[], int valA[], int nA, int mA, int kA,
int rowB[], int colB[], int valB[], int nB, int mB, int kB) {
if(mA != nB) {
printf("Error: The number of columns of A is not equal to the number of rows of B.\n");
return;
}
// 初始化稀疏矩阵C
int max_size = nA * mB;
int rowC[max_size+1], colC[max_size], valC[max_size];
rowC[0] = 0;
int i, j, k, p, q;
for(i = 0; i < nA; i++) {
int row_start = rowC[i];
for(j = 0; j < mB; j++) {
int v = 0;
for(p = rowA[i]; p < rowA[i+1]; p++) {
// 在B矩阵中查找对应元素
for(q = rowB[colA[p]]; q < rowB[colA[p]+1]; q++) {
if(colB[q] == j) {
v += valA[p] * valB[q];
break;
}
}
}
if(v != 0) {
colC[row_start] = j;
valC[row_start] = v;
row_start++;
}
}
rowC[i+1] = row_start;
}
// 输出稀疏矩阵C
printf("row col val\n");
for(i = 0; i < rowC[nA]; i++) {
printf("%3d %3d %3d\n", rowC[i], colC[i], valC[i]);
}
}
```
其中,nA和mA分别表示矩阵A的行数和列数,kA表示A矩阵中的非零元素个数;nB和mB分别表示矩阵B的行数和列数,kB表示B矩阵中的非零元素个数。函数通过遍历稀疏矩阵A和B的非零元素,计算出稀疏矩阵C的每个元素,并将其存储在rowC、colC和valC数组中。最后按照行列值的形式输出稀疏矩阵C。