已知两个稀疏矩阵A和B，其行数和列数均对应相等，编写一个程序，计算A和B之和，假设稀疏矩阵采用三元组表示

以下是一个用 Python 实现稀疏矩阵三元组表示的程序，包括矩阵加法操作：

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

    def add(self, other):
        if self.row != other.row or self.col != other.col:
            raise ValueError("Matrices have different shapes")

        result_data = []
        self_index = other_index = 0
        while self_index < len(self.data) and other_index < len(other.data):
            self_row, self_col, self_val = self.data[self_index]
            other_row, other_col, other_val = other.data[other_index]
            if self_row < other_row or (self_row == other_row and self_col < other_col):
                result_data.append((self_row, self_col, self_val))
                self_index += 1
            elif self_row > other_row or (self_row == other_row and self_col > other_col):
                result_data.append((other_row, other_col, other_val))
                other_index += 1
            else:
                result_data.append((self_row, self_col, self_val + other_val))
                self_index += 1
                other_index += 1

        while self_index < len(self.data):
            result_data.append(self.data[self_index])
            self_index += 1

        while other_index < len(other.data):
            result_data.append(other.data[other_index])
            other_index += 1

        return SparseMatrix(result_data, self.row, self.col)

其中，`data` 是一个存储非零元素的列表，每个元素是一个三元组 `(row, col, val)`，表示矩阵中第 `row` 行、第 `col` 列的元素值为 `val`。`row` 和 `col` 分别表示矩阵的行数和列数。`add` 方法用于将两个稀疏矩阵相加，返回一个新的稀疏矩阵对象。

在使用时，需要先将原始矩阵转换为稀疏矩阵对象，然后调用 `add` 方法进行相加操作，最后可以将结果转换为原始矩阵格式进行输出。