给定精确度为10^-5，用c语言编写高斯赛德尔迭代法

高斯-塞德尔迭代法是一种用于求解线性方程组的数值方法，尤其适用于大型稀疏矩阵。以下是使用C语言实现基本的高斯-塞德尔迭代法的简化版本，考虑到精度为10^-5，我们将设置一个循环直到满足这个精度标准：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 线性方程组的系数矩阵结构
typedef struct {
    int n; // 方程组的维度
    double **a; // 矩阵元素
} Matrix;

// 求解线性方程组的函数
void gauss_seidel(double *b, double **x, double tol, int max_iter, Matrix *matrix) {
    int i, j, k, it = 0;
    double old_val, new_val;
    
    while (it < max_iter) {
        for (i = 0; i < matrix->n; i++) {
            if (i != 0) {
                old_val = x[i][0];
                x[i][0] = b[i];
                for (j = 0; j <= i - 1; j++)
                    x[i][0] -= matrix->a[i][j] * x[j][0]; // 左除法
                for (k = i + 1; k < matrix->n; k++)
                    x[i][0] /= matrix->a[i][i] - matrix->a[i][k] * x[k][0]; // 更新值
                x[i][0] += old_val; // 回代
            }
            if (fabs(x[i][0] - old_val) < tol)
                break; // 达到精度条件，提前退出
        }
        it++;
    }
}

int main() {
    int n, i, j;
    double tolerance = 1e-5;
    int max_iterations = 1000;
    
    // 进行假设的矩阵输入和常数向量b的初始化，这里省略实际数据部分
    // ...

    double *b = ...; // 常数向量
    Matrix *matrix = ...; // 初始化矩阵

    double *solution = malloc(matrix->n * sizeof(double)); // 存储结果的空间
    gauss_seidel(b, solution, tolerance, max_iterations, matrix);

    // 输出结果
    printf("Solution after %d iterations:\n", it);
    for (i = 0; i < matrix->n; i++) {
        printf("x[%d] = %.15f\n", i, solution[i]);
    }

    free(solution); // 释放内存
    return 0;
}

这个示例代码仅展示了基本的高斯-塞德尔迭代过程，实际应用中需要处理矩阵的输入和边界情况，并可能还需要优化算法性能。同时，由于未提供具体的矩阵和向量数据，你需要自行填充这部分。