数据结构用三元组实现稀疏矩阵相乘

稀疏矩阵相乘可以采用三元组存储结构来实现。具体实现步骤如下：

1.定义两个稀疏矩阵A和B，分别用三元组存储结构表示。

2.判断两个矩阵是否可以相乘，即A的列数是否等于B的行数。

3.定义一个新的稀疏矩阵C，用于存储A和B相乘的结果。

4.遍历A的每一行，对于每一行中的非零元素，遍历B的每一列，对于每一列中的非零元素，如果A的列数等于B的行数，则将它们相乘并累加到C的对应位置上。

5.返回稀疏矩阵C。

下面是Python代码实现：

class Triple:
    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 sparse_matrix_multiply(A, B):
    if A.col != B.row:
        return None
    C = [[0 for j in range(B.col)] for i in range(A.row)]
    for i in range(A.row):
        for j in range(B.col):
            for k in range(A.col):
                if A.data[i][k] != 0 and B.data[k][j] != 0:
                    C[i][j] += A.data[i][k] * B.data[k][j]
    return SparseMatrix(A.row, B.col, C)

# 示例
A = SparseMatrix(2, 3, [[1, 0, 0], [0, 0, 2]])
B = SparseMatrix(3, 2, [[0, 1], [0, 0], [3, 0]])
C = sparse_matrix_multiply(A, B)
print(C.data) # 输出：[[0, 1], [6, 0]]