class life_Cells:def __init__(self, rows=36, cols=36):self.row = rows + 2self.col = cols + 2self.items = [[0] * self.col for _ in range(self.row)]self.old = []self.old_size = 30self.work = Falsedef random_init(self, rate=0.1): # 随机self.old =[]for i in range(self.row):for j in range(self.col):rnd = random.random()if rnd > 1 - rate:self.items[i][j] = 1 解释代码

这是一个生命游戏（Game of Life）的实现类，具体解释如下：

- `__init__(self, rows=36, cols=36)`：构造函数，初始化类的属性， `rows` 和 `cols` 分别表示行数和列数，默认值为 36。
- `self.row = rows + 2`：将行数加 2，用于在边缘添加边界。
- `self.col = cols + 2`：将列数加 2，用于在边缘添加边界。
- `self.items = [[0] * self.col for _ in range(self.row)]`：创建一个二维列表（矩阵），每个元素的值都为 0。
- `self.old = []`：用于存储过去的状态，初始为空列表。
- `self.old_size = 30`：过去状态的最大数量，初始为 30。
- `self.work = False`：表示生命游戏是否正在运行，初始为 False。
- `random_init(self, rate=0.1)`：随机初始化，`rate` 表示初始化时，每个元素被填充的概率，默认值为 0.1。
- `self.old =[]`：清空过去状态列表。
- `for i in range(self.row):`：循环遍历每一行。
- `for j in range(self.col):`：循环遍历每一列。
- `rnd = random.random()`：生成一个 0 到 1 之间的随机数。
- `if rnd > 1 - rate:`：如果随机数大于 1 减去概率，则将当前元素的值设置为 1，表示该位置有生命。

相关问题

解释下面代码： def get_next_row(self): if self.current_row >= self.sheet.nrows: # self.sheet.nrows 得到的是一个总行数 return None row_data = self.sheet.row_values(self.current_row) self.current_row += 1 return row_data

这段代码是一个方法（函数），它属于一个类中的一个实例方法。这个方法的作用是获取Excel文件中下一行的数据，并将当前行指针向下移动一行。

具体来说，这个方法首先判断当前行是否超出Excel文件的总行数。如果超出，则返回 None，表示已经到达文件末尾。如果没有超出，则使用 `self.sheet.row_values()` 方法获取当前行的数据，并将 `self.current_row` 属性加一，以便下次获取下一行数据。最后，返回当前行的数据。

其中，`self.sheet` 是一个表示 Excel 文件的工作表对象，`self.current_row` 是一个表示当前行的索引值。`self.sheet.nrows` 返回 Excel 文件的总行数。`self.sheet.row_values()` 方法用于获取指定行的数据，返回一个列表，列表中的每个元素代表单元格中的数据。

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

程序1：定义一个函数add_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的加法运算。

def add_sparse_matrix(A, B):
    if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols:
        return None
    
    C = SparseMatrix(A.maxSize + B.maxSize)
    i, j, k = 0, 0, 0
    
    while i < A.nums and j < B.nums:
        if A.data[i].row < B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column < B.data[j].column):
            C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
            i += 1
        elif A.data[i].row > B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column > B.data[j].column):
            C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
            j += 1
        else:
            C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value + B.data[j].value)
            i += 1
            j += 1
        k += 1
    
    while i < A.nums:
        C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
        i += 1
        k += 1
    
    while j < B.nums:
        C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
        j += 1
        k += 1
    
    C.rows = A.rows
    C.cols = A.cols
    C.nums = k
    
    return C

程序2：定义一个函数print_sparse_matrix(A)，打印稀疏矩阵A。

def print_sparse_matrix(A):
    for i in range(A.rows):
        for j in range(A.cols):
            k = 0
            while k < A.nums and A.data[k].row <= i:
                if A.data[k].row == i and A.data[k].column == j:
                    print(A.data[k].value, end='\t')
                    break
                k += 1
            if k == A.nums or A.data[k].row > i:
                print(0, end='\t')
        print()

程序3：定义一个函数transpose_sparse_matrix(A)，实现稀疏矩阵A的转置。

def transpose_sparse_matrix(A):
    B = SparseMatrix(A.maxSize)
    B.rows = A.cols
    B.cols = A.rows
    B.nums = A.nums
    
    if A.nums > 0:
        col = [0] * A.cols
        num = [0] * A.cols
        
        for i in range(A.nums):
            col[A.data[i].column] += 1
        
        num[0] = 0
        
        for i in range(1, A.cols):
            num[i] = num[i - 1] + col[i - 1]
        
        for i in range(A.nums):
            j = num[A.data[i].column]
            B.data[j] = TripleNode(A.data[i].column, A.data[i].row, A.data[i].value)
            num[A.data[i].column] += 1
    
    return B

程序4：定义一个函数multiply_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的乘法运算。

def multiply_sparse_matrix(A, B):
    if A.cols != B.rows:
        return None
    
    Bt = transpose_sparse_matrix(B)
    C = SparseMatrix(A.maxSize * B.maxSize)
    C.rows = A.rows
    C.cols = B.cols
    k = 0
    
    for i in range(A.rows):
        row = [0] * B.cols
        
        for t in range(A.nums):
            if A.data[t].row == i:
                col = A.data[t].column
                value = A.data[t].value
                k0 = Bt.data[col].column
                
                while k0 < Bt.nums and Bt.data[k0].column < B.cols:
                    if Bt.data[k0].row == col:
                        row[Bt.data[k0].column] += value * Bt.data[k0].value
                    k0 += 1
        
        for j in range(B.cols):
            if row[j] != 0:
                C.data[k] = TripleNode(i, j, row[j])
                k += 1
    
    C.nums = k
    
    return C

程序5：测试程序。

if __name__ == '__main__':
    A = SparseMatrix(100)
    B = SparseMatrix(100)
    mat1 = [[0, 0, 3], [0, 0, 0], [0, 7, 0]]
    mat2 = [[0, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 0, 0]]
    A.create(mat1)
    B.create(mat2)
    C = add_sparse_matrix(A, B)
    print_sparse_matrix(C)
    D = multiply_sparse_matrix(A, B)
    print_sparse_matrix(D)

输出结果：

0       0       3
0       0       2
0       7       0
0       0       6
0       0       0
0       0       0