设A和B是稀疏矩阵，都以三元组作为存储结构，请写出矩阵相加的算法

矩阵相加算法的基本思路是遍历A和B的三元组，将相同位置的元素相加得到结果矩阵C的三元组表示形式。

具体的算法步骤如下：

1. 判断A和B是否同型，即行数和列数是否相同。如果不同型，则无法相加。

2. 初始化结果矩阵C的三元组表示形式。

3. 遍历A和B的三元组：

a. 如果A和B的当前行和列相同，则将两个元素相加，得到结果矩阵C的对应元素，并将该元素的行、列和值添加到C的三元组表示形式中。

b. 如果A的当前行和列小于B的当前行和列，则将A的元素添加到结果矩阵C的三元组表示形式中，并继续遍历A的下一个元素。

c. 如果A的当前行和列大于B的当前行和列，则将B的元素添加到结果矩阵C的三元组表示形式中，并继续遍历B的下一个元素。

4. 遍历完成后，得到结果矩阵C的三元组表示形式。

以下是Python实现代码：

def sparse_matrix_addition(A, B):
    # 判断A和B是否同型
    if A.row != B.row or A.col != B.col:
        return None
    
    # 初始化结果矩阵C的三元组表示形式
    C = SparseMatrix(row=A.row, col=A.col)
    
    # 遍历A和B的三元组
    i = j = 1
    while i <= A.num and j <= B.num:
        if A.data[i][0] == B.data[j][0] and A.data[i][1] == B.data[j][1]:
            # 如果A和B的当前行和列相同，则将两个元素相加
            value = A.data[i][2] + B.data[j][2]
            if value != 0:
                C.append(A.data[i][0], A.data[i][1], value)
            i += 1
            j += 1
        elif A.data[i][0] < B.data[j][0] or (A.data[i][0] == B.data[j][0] and A.data[i][1] < B.data[j][1]):
            # 如果A的当前行和列小于B的当前行和列，则将A的元素添加到结果矩阵C的三元组表示形式中
            C.append(A.data[i][0], A.data[i][1], A.data[i][2])
            i += 1
        else:
            # 如果A的当前行和列大于B的当前行和列，则将B的元素添加到结果矩阵C的三元组表示形式中
            C.append(B.data[j][0], B.data[j][1], B.data[j][2])
            j += 1
            
    # 处理剩余的元素
    while i <= A.num:
        C.append(A.data[i][0], A.data[i][1], A.data[i][2])
        i += 1
    while j <= B.num:
        C.append(B.data[j][0], B.data[j][1], B.data[j][2])
        j += 1
    
    return C

其中，SparseMatrix是稀疏矩阵的类，它的三元组表示形式存储在data属性中，num属性表示元素个数，row属性表示行数，col属性表示列数。append方法用于向三元组中添加一个元素。