A，B是随机对称矩阵，采用压缩方式存储，实现A=A+B运算，用c语言给我代码

在C语言中，如果A和B都是对称矩阵并且采用压缩存储（通常使用行主序或列主序的稀疏矩阵表示），我们可以利用矩阵是对称性质，只存储下三角部分的数据来减少空间和计算量。下面是一个简单的示例，假设我们使用一维数组`data[]`存储下三角元素，`rowptr[]`存储每个行开始的索引，`colidx[]`存储对应元素所在的列索引。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct {
    int* data; // 下三角部分的数据
    int* rowptr; // 行开始索引
    int* colidx; // 列索引
    int n; // 矩阵大小
} SymmetricMatrix;

// 压缩存儲矩阵相加函数
void addSymmetricMatrices(SymmetricMatrix* a, SymmetricMatrix* b, SymmetricMatrix* result) {
    int m = a->n;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = a->rowptr[i]; j < a->rowptr[i+1]; j++) { // 只处理a矩阵的非零项
            int k = a->colidx[j];
            if (i <= k && k < m) { // 对称更新b矩阵的对应位置
                // 如果b也有这个元素，则累加
                int index_b = a->rowptr[k] + (k - i);
                if (index_b < a->rowptr[k+1]) {
                    result->data[index_b] += b->data[index_b];
                }
                // 更新结果矩阵
                result->data[a->rowptr[i]+(j-i)] += b->data[j];
            }
        }
    }
}

// 示例矩阵初始化
SymmetricMatrix createSymmetricMatrix(int n) {
    SymmetricMatrix matrix;
    matrix.n = n;
    matrix.data = malloc((n*(n+1))/2 * sizeof(int));
    matrix.rowptr = malloc((n+1) * sizeof(int));
    matrix.colidx = malloc(n * sizeof(int));
    
    // 初始化其他结构数据，这里简化了，实际应用需要填充数据
    matrix.rowptr[0] = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        matrix.rowptr[i] = matrix.rowptr[i-1] + i;
    }
    return matrix;
}

int main() {
    int n = 4;
    SymmetricMatrix A = createSymmetricMatrix(n);
    SymmetricMatrix B = createSymmetricMatrix(n);
    // ... 为A和B填充数据

    SymmetricMatrix C = createSymmetricMatrix(n); // 结果矩阵
    addSymmetricMatrices(&A, &B, &C);

    // 输出结果矩阵C的数据
    // ... 这里省略实际的输出部分

    free(A.data);
    free(A.rowptr);
    free(A.colidx);
    free(B.data);
    free(B.rowptr);
    free(B.colidx);
    free(C.data);
    free(C.rowptr);
    free(C.colidx);
    return 0;
}