已三元组表存贮的稀疏矩阵A,B非零个数分别为m和n.试完成程序,完成A+B c++

在C++中，处理稀疏矩阵通常使用压缩存储技术，比如 Coordinate List (COO) 或 Compressed Sparse Row (CSR) 等形式。这里假设我们使用 CSR（压缩行主元表示法）来表示稀疏矩阵，因为它的存储效率较高。

首先，你需要两个结构体或类来分别代表矩阵的一维索引和值，以及整个矩阵：

// 假设RowInd是一个整型向量存储行索引，ColInd是一个整型向量存储列索引，Val是一个double类型的向量存储值
typedef std::vector<int> IndexList;
typedef std::vector<double> ValueList;

class SparseMatrix {
public:
    IndexList rowInd; // 行索引
    IndexList colInd; // 列索引
    ValueList val;    // 值
};

然后，你可以编写一个函数`SparseMatrix add(SparseMatrix &a, SparseMatrix &b)`来实现矩阵加法：

SparseMatrix add(const SparseMatrix &a, const SparseMatrix &b) {
    int m = a.rowInd.size(), n = b.colInd.size();
    if (m != b.rowInd.size() || a.val.size() != b.val.size()) {
        throw std::runtime_error("Matrices must have the same number of non-zero elements");
    }

    SparseMatrix result;
    result.rowInd.resize(m);
    result.colInd.resize(n);
    result.val.resize(n);  // 结果矩阵的大小取决于较大的矩阵

    for (size_t i = 0; i < m; ++i) {
        result.rowInd[i] = a.rowInd[i];  // 直接复制行索引，因为加法不改变它们
        for (size_t j = 0; j < n; ++j) {  // 对每个元素进行相加
            int ind_a = a.colInd[a.val[i] == b.val[j]];  // 找到对应位置的列索引
            if (ind_a != -1) {  // 如果找到匹配的元素
                result.val[j] += a.val[i];
            }
        }
    }

    return result;
}

在这个函数中，我们需要遍历A和B的每一个非零元素，找出对应的行和列索引（通过比较值），然后更新结果矩阵的值。