生成用三元组实现系数矩阵的存储与运算的代码 c++

以下是用三元组实现系数矩阵的存储与运算的 C++ 代码：

#include <iostream>
using namespace std;

const int MAXSIZE = 100; // 稀疏矩阵最大元素个数
const int ROW = 3; // 稀疏矩阵行数
const int COL = 3; // 稀疏矩阵列数

struct Matrix {
    int row, col, data[MAXSIZE], pos[MAXSIZE];
} A, B, C;

void initMatrix(Matrix &matrix, int a[][COL], int row, int col) {
    matrix.row = row;
    matrix.col = col;
    int cnt = 0;
    for(int i = 0; i < row; i++) {
        for(int j = 0; j < col; j++) {
            if(a[i][j] != 0) {
                matrix.data[cnt] = a[i][j];
                matrix.pos[cnt] = i * col + j;
                cnt++;
            }
        }
    }
}

void printMatrix(Matrix matrix) {
    cout << matrix.row << ' ' << matrix.col << ' ' << endl;
    for(int i = 0; i < MAXSIZE; i++) {
        if(matrix.data[i] != 0) {
            cout << matrix.pos[i] / matrix.col << ' ' << matrix.pos[i] % matrix.col << ' ' << matrix.data[i] << endl;
        }
    }
}

void addMatrix(Matrix A, Matrix B, Matrix &C) {
    if(A.row != B.row || A.col != B.col) {
        cout << "Error: The two matrices have different dimensions." << endl;
        return;
    }
    int cnt = 0;
    for(int i = 0; i < MAXSIZE; i++) {
        if(A.data[i] != 0 || B.data[i] != 0) {
            C.data[cnt] = A.data[i] + B.data[i];
            C.pos[cnt] = A.pos[i];
            if(C.data[cnt] != 0) cnt++;
        }
    }
    C.row = A.row;
    C.col = A.col;
}

void mulMatrix(Matrix A, Matrix B, Matrix &C) {
    if(A.col != B.row) {
        cout << "Error: The two matrices cannot be multiplied." << endl;
        return;
    }
    int cnt = 0;
    for(int i = 0; i < A.row; i++) {
        for(int j = 0; j < B.col; j++) {
            int sum = 0;
            for(int k = 0; k < A.col; k++) {
                int a = 0, b = 0;
                for(int l = 0; l < MAXSIZE; l++) {
                    if(A.pos[l] / A.col == i && A.pos[l] % A.col == k) {
                        a = A.data[l];
                    }
                    if(B.pos[l] / B.col == k && B.pos[l] % B.col == j) {
                        b = B.data[l];
                    }
                }
                sum += a * b;
            }
            if(sum != 0) {
                C.data[cnt] = sum;
                C.pos[cnt] = i * B.col + j;
                cnt++;
            }
        }
    }
    C.row = A.row;
    C.col = B.col;
}

int main() {
    int a[ROW][COL] = {{1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3}};
    int b[ROW][COL] = {{4, 0, 0}, {0, 5, 0}, {0, 0, 6}};
    initMatrix(A, a, ROW, COL);
    initMatrix(B, b, ROW, COL);
    addMatrix(A, B, C);
    printMatrix(C);
    mulMatrix(A, B, C);
    printMatrix(C);
    return 0;
}

在这个代码中，我们定义了一个结构体 `Matrix` 来存储稀疏矩阵。其中，`row` 和 `col` 表示行数和列数，`data` 和 `pos` 分别表示矩阵元素的值和位置。在初始化矩阵时，我们遍历矩阵中的所有元素，将非零元素存储在 `data` 数组中，对应的位置存储在 `pos` 数组中。在打印矩阵时，我们只需要遍历 `data` 数组，输出非零元素的值和位置即可。

在矩阵加法和乘法运算中，我们需要遍历两个矩阵的所有元素，找到它们的对应位置，进行相应的加法或乘法运算。由于稀疏矩阵的元素大多数为零，因此在遍历时可以跳过值为零的元素。

你可以将其复制到本地编辑器中运行，以便更好地理解这个代码。