用三元组顺序表解决稀疏矩阵的转置问题

稀疏矩阵的转置可以使用三元组顺序表来实现，具体步骤如下：

1. 遍历原始矩阵，记录非零元素的行列信息和值，并统计非零元素的个数。

2. 根据非零元素的个数创建一个新的三元组顺序表，用于存储转置后的矩阵。

3. 遍历原始矩阵，将每个非零元素转置到新的三元组顺序表中，行列信息交换，值不变。

4. 对新的三元组顺序表按行列信息进行排序，以便后续的矩阵操作。

下面是代码实现：

class TripleNode:
    def __init__(self, row, col, value):
        self.row = row
        self.col = col
        self.value = value

class SparseMatrix:
    def __init__(self, row, col, data):
        self.row = row
        self.col = col
        self.data = data

    def transpose(self):
        # 统计非零元素个数
        count = 0
        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                if self.data[i][j] != 0:
                    count += 1

        # 创建新的三元组顺序表
        trans_data = [None] * count
        index = 0

        # 遍历原始矩阵，将非零元素转置到新的三元组顺序表中
        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                if self.data[i][j] != 0:
                    trans_data[index] = TripleNode(j, i, self.data[i][j])
                    index += 1

        # 对新的三元组顺序表按行列信息进行排序
        trans_data.sort(key=lambda x: (x.row, x.col))

        # 创建转置后的稀疏矩阵
        trans_matrix = SparseMatrix(self.col, self.row, [[0] * self.row for _ in range(self.col)])

        # 将转置后的矩阵存储到稀疏矩阵中
        for node in trans_data:
            trans_matrix.data[node.row][node.col] = node.value

        return trans_matrix

其中，SparseMatrix 类表示稀疏矩阵，data 属性是二维数组，存储稀疏矩阵的非零元素；TripleNode 类表示三元组顺序表中的节点，包括行列信息和值。transpose 方法实现了稀疏矩阵的转置，返回转置后的稀疏矩阵。