编写完整的c＋＋语言程序完成下列试验任务：实现稀疏矩阵转置算法2，用mu，nu，tu分别表示三元组表的行数，列数，非零元个数

在C++中，编写稀疏矩阵转置的算法通常涉及使用`std::vector`来存储非零元素及其对应的行、列索引。下面是一个简单的示例，展示了如何实现这个功能：

#include <iostream>
#include <vector>

// 定义稀疏矩阵的数据结构
struct SparseMatrixTriple {
    int row;   // 行索引
    int col;   // 列索引
    double value; // 非零值

    // 构造函数
    SparseMatrixTriple(int r, int c, double v) : row(r), col(c), value(v) {}
};

class SparseMatrix {
private:
    std::vector<SparseMatrixTriple> data;
    int mu;      // 行数
    int nu;      // 列数
    int tu;      // 非零元个数

public:
    // 稀疏矩阵初始化函数
    SparseMatrix(int m, int n, int t) : mu(m), nu(n), tu(t) {}

    // 转置函数
    void transpose() {
        if (mu == 0 || nu == 0) return; // 如果矩阵为空，则无需转置
        SparseMatrix transposed(nu, mu, tu);
        
        for (auto &triplet : data) {
            transposed.data[triplet.col].row = triplet.row;
            transposed.data[triplet.col].value = triplet.value;
        }
        
        // 交换原矩阵和转置后的矩阵
        data.swap(transposed.data);
        std::swap(mu, nu);
    }

    // 打印矩阵内容
    void print() const {
        for (int i = 0; i < nu; ++i) {
            for (int j = 0; j < mu; ++j) {
                if (data[j].col == i) {
                    std::cout << "(" << data[j].row << ", " << i << ") -> " << data[j].value << " ";
                }
            }
            std::cout << "\n";
        }
    }
};

int main() {
    int m, n, t; // 矩阵的尺寸和非零元素数量
    std::cout << "Enter the dimensions of the sparse matrix (mu rows and nu columns): ";
    std::cin >> m >> n >> t;

    // 创建并填充稀疏矩阵
    SparseMatrix mat(m, n, t);
    // ...在这里插入实际的非零元素数据...

    // 转置矩阵
    mat.transpose();

    // 打印转置后的矩阵
    std::cout << "Transposed Matrix:\n";
    mat.print();

    return 0;
}

在这个示例中，首先定义了一个名为`SparseMatrixTriple`的结构体来存储矩阵的非零元素信息。然后创建了`SparseMatrix`类，包含一个私有成员`data`用于存储三元组表，以及`mu`, `nu`, 和 `tu` 分别表示行数、列数和非零元个数。`transpose` 函数实现了转置操作，而`print` 函数则用于展示矩阵的内容。

在`main`函数中，用户输入矩阵的维度和非零元素数量，并可以根据需要添加非零元素到矩阵。最后，转置并打印转置后的矩阵。