在C语言中,如何使用三元组表来实现稀疏矩阵的加法和转置操作,并提供相应的代码示例?
时间: 2024-11-09 08:14:01 浏览: 19
为了在C语言中使用三元组表实现稀疏矩阵的加法和转置操作,我们可以通过分析和操作非零元素来达到目的。下面是一个详细的代码示例,展示了如何实现这些操作:
参考资源链接:[稀疏矩阵三元组实现:加法、减法与转置操作](https://wenku.csdn.net/doc/54be82gm5c?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,定义稀疏矩阵的三元组表结构以及相关操作:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct {
int row;
int col;
int value;
} Triple;
typedef struct {
Triple *data;
int mu, nu, tu;
} TSMatrix;
// 创建三元组表
TSMatrix CreateTSMatrix(int mu, int nu, int tu) {
TSMatrix M;
M.mu = mu;
M.nu = nu;
M.tu = tu;
M.data = (Triple*)malloc(tu * sizeof(Triple));
return M;
}
// 稀疏矩阵加法
TSMatrix AddSMatrix(TSMatrix A, TSMatrix B) {
int i = 0, j = 0, k = 0;
TSMatrix C = CreateTSMatrix(A.mu, B.nu, A.tu + B.tu);
while (i < A.tu && j < B.tu) {
if (A.data[i].row < B.data[j].row || (A.data[i].row == B.data[j].row && A.data[i].col < B.data[j].col)) {
C.data[k++] = A.data[i++];
} else if (A.data[i].row > B.data[j].row || (A.data[i].row == B.data[j].row && A.data[i].col > B.data[j].col)) {
C.data[k++] = B.data[j++];
} else {
int sum = A.data[i].value + B.data[j].value;
if (sum != 0) {
C.data[k].row = A.data[i].row;
C.data[k].col = A.data[i].col;
C.data[k].value = sum;
k++;
}
i++;
j++;
}
}
while (i < A.tu) {
C.data[k++] = A.data[i++];
}
while (j < B.tu) {
C.data[k++] = B.data[j++];
}
C.tu = k;
return C;
}
// 稀疏矩阵转置
TSMatrix TransposeSMatrix(TSMatrix M) {
TSMatrix T = CreateTSMatrix(M.nu, M.mu, M.tu);
int index = 0;
for (int i = 0; i < M.mu; i++) {
for (int j = 0; j < M.tu; j++) {
if (M.data[j].row == i) {
T.data[index].row = M.data[j].col;
T.data[index].col = M.data[j].row;
T.data[index].value = M.data[j].value;
index++;
}
}
}
T.tu = index;
return T;
}
// 清理三元组表占用的内存
void DestroyTSMatrix(TSMatrix *M) {
free(M->data);
M->data = NULL;
M->mu = M->nu = M->tu = 0;
}
int main() {
// 示例代码略,可以在此处添加具体测试用例和调用上述函数
return 0;
}
```
在上述代码中,我们首先定义了稀疏矩阵的三元组表结构`TSMatrix`和单个三元组结构`Triple`。接着实现了创建三元组表的函数`CreateTSMatrix`,以及稀疏矩阵加法和转置的函数`AddSMatrix`和`TransposeSMatrix`。这些函数通过操作三元组表中的元素来实现矩阵的加法和转置操作。最后,我们还提供了一个`DestroyTSMatrix`函数用于释放三元组表所占用的内存。
这个示例为稀疏矩阵的加法和转置操作提供了完整的实现,同时保持了代码的简洁性和可操作性。对于希望进一步深入了解稀疏矩阵操作的人来说,《稀疏矩阵三元组实现:加法、减法与转置操作》这本书提供了更多关于稀疏矩阵存储和操作的详细信息和深入分析。
参考资源链接:[稀疏矩阵三元组实现:加法、减法与转置操作](https://wenku.csdn.net/doc/54be82gm5c?spm=1055.2569.3001.10343)
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