已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算。

好的，我可以帮您解决这个问题。首先，我们需要了解三元组顺序表的结构和稀疏矩阵的存储方式。

三元组顺序表是一种存储稀疏矩阵的方式，它将矩阵中非零元素的行列坐标及其值分别存储在一个三元组中，再将这些三元组按行序排列组成顺序表。例如，对于如下的矩阵：

1 0 0 0
0 2 0 0
0 0 0 3
0 0 4 0

其三元组顺序表可以表示为：

(0, 0, 1), (1, 1, 2), (2, 3, 4), (3, 2, 3)

其中，每个三元组的第一个元素表示行下标，第二个元素表示列下标，第三个元素表示元素的值。

接下来，我们可以按照如下步骤实现A+B的运算：

1. 定义一个函数，输入两个稀疏矩阵A和B的三元组顺序表，输出它们的和的三元组顺序表。
2. 初始化一个空的三元组顺序表C，用来存储A和B的和。
3. 定义两个指针i和j，分别指向A和B的第一个三元组。
4. 使用while循环遍历A和B的三元组，直到其中一个稀疏矩阵的所有三元组均被遍历完。
5. 如果A和B当前三元组的行列坐标相同，则将它们的值相加，并将结果存储在C中。
6. 如果A当前三元组的行列坐标小于B当前三元组的行列坐标，则将A的当前三元组复制到C中，并移动A的指针。
7. 如果B当前三元组的行列坐标小于A当前三元组的行列坐标，则将B的当前三元组复制到C中，并移动B的指针。
8. 循环结束后，如果A和B中还有剩余的三元组，则将它们依次复制到C中。
9. 返回C作为结果。

下面是实现该算法的Python代码，供您参考：

def sparse_matrix_add(A, B):
    C = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(A) and j < len(B):
        if A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] == B[j][1]:
            C.append((A[i][0], A[i][1], A[i][2] + B[j][2]))
            i += 1
            j += 1
        elif A[i][0] < B[j][0] or (A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] < B[j][1]):
            C.append(A[i])
            i += 1
        else:
            C.append(B[j])
            j += 1
    while i < len(A):
        C.append(A[i])
        i += 1
    while j < len(B):
        C.append(B[j])
        j += 1
    return C

您可以将稀疏矩阵的三元组顺序表作为参数传递给该函数，即可得到A+B的结果。