已知两个稀疏矩阵A和B,其行数和列数均对应相等,编写一个程序,计算A和B之和,假设稀疏矩阵采用三元组表示。
时间: 2024-05-02 19:22:59 浏览: 20
好的,让我来解答您的问题。针对这样的问题,我们可以考虑三元组的形式来存储稀疏矩阵。对于一个稀疏矩阵A,我们可以用三元组数组triplet_a来存储:
triplet_a[i] = (row, col, value)
其中 i 表示第 i 个非零元素,row和col分别表示非零元素的行和列,value表示该元素的值。类似地,稀疏矩阵B也可以采用三元组的形式存储。接下来,我们可以用以下代码实现稀疏矩阵A和B的加法操作:
```
def sparse_matrix_addition(triplet_a, triplet_b):
# 创建字典来存储结果矩阵的三元组
triplet_c = {}
# 遍历三元组数组triplet_a,将非零元素加入结果字典triplet_c中
for i in range(len(triplet_a)):
row_a, col_a, value_a = triplet_a[i]
if (row_a, col_a) not in triplet_c:
triplet_c[(row_a, col_a)] = value_a
else:
triplet_c[(row_a, col_a)] += value_a
# 遍历三元组数组triplet_b,将非零元素加入结果字典triplet_c中
for i in range(len(triplet_b)):
row_b, col_b, value_b = triplet_b[i]
if (row_b, col_b) not in triplet_c:
triplet_c[(row_b, col_b)] = value_b
else:
triplet_c[(row_b, col_b)] += value_b
# 将结果字典triplet_c转为三元组数组形式
result_triplet = []
for key, value in triplet_c.items():
row, col = key
result_triplet.append((row, col, value))
return result_triplet
```
函数sparse_matrix_addition的参数triplet_a和triplet_b分别表示稀疏矩阵A和B的三元组数组,返回值为稀疏矩阵A和B之和的三元组数组。在函数中,我们先创建一个空字典triplet_c来存储结果矩阵的三元组。然后,遍历三元组数组triplet_a和triplet_b,将非零元素加入结果字典triplet_c中。最后,将结果字典triplet_c转为三元组数组形式,并返回结果。