利用二维数组存储一个矩阵，并所有上三角元素之和

可以使用二维数组来存储一个矩阵，上三角元素之和可以通过遍历上三角元素并累加得到。具体实现可以参考以下代码：

int main() {
int matrix[3][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
int sum = ;
for (int i = ; i < 3; i++) {
for (int j = i; j < 3; j++) {
sum += matrix[i][j];
}
}
printf("上三角元素之和为：%d\n", sum);
return ;
}

相关问题

编写一个方法，实现一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘法，这两个矩阵都是按照行的方式存储在一维数组中。结果矩阵用二维数组表示

在编写这样的方法时，我们可以使用两个一维数组分别表示下三角矩阵和上三角矩阵，并通过遍历和累加的方式来计算它们的乘积。假设我们有两行分别为 `row1` 和 `col1` 的下三角矩阵以及同样大小的 `row2` 和 `col2` 上三角矩阵，我们可以创建一个与之相匹配的新二维数组 `result` 来存放最终的矩阵。

public int[][] multiply(int[] lowerTriangle, int[] upperTriangle) {
    // 获取矩阵的行数（这里假设下三角矩阵和上三角矩阵的维度相同）
    int n = lowerTriangle.length / 2;
    
    // 初始化结果矩阵
    int[][] result = new int[n][n];
    
    // 遍历下三角矩阵和上三角矩阵的对应位置
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j <= i; j++) { // 下三角矩阵的索引范围
            // 计算元素值
            int product = 0;
            if (i >= j) { // 只对下三角矩阵非零部分进行乘法
                product = lowerTriangle[i * 2] * upperTriangle[j * 2 + 1]; // 注意数组索引调整
            }
            
            // 将结果累加到结果矩阵
            result[i][j] = product;
        }
    }

    return result;
}

编写一个c++方法，实现一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘法，这两个矩阵都是按行的方式储存在一维数组中。结果矩阵用二维数组表示。计算时间复杂度

在C++中，我们可以编写一个函数`matrixMultiplication`来实现下三角矩阵（Lower Triangular Matrix, LT）和上三角矩阵（Upper Triangular Matrix, UT）的乘法。由于两个矩阵都只包含对角线及上方（下方）的元素，我们只需要遍历一次即可完成乘法运算，避免了不必要的计算。

#include <vector>

// 函数定义
std::vector<std::vector<int>> matrixMultiplication(std::vector<int>& ltRows, std::vector<int>& utCols) {
    int rows = ltRows.size() - 1; // 下三角矩阵的最后一行索引
    int cols = utCols.size() - 1; // 上三角矩阵的最后一列索引

    std::vector<std::vector<int>> result(rows + 1, std::vector<int>(cols + 1, 0)); // 初始化结果矩阵

    for (int i = 0; i <= rows; ++i) { // 遍历下三角矩阵的行
        for (int j = 0; j <= i && j <= cols; ++j) { // 遍历上三角矩阵的列，直到当前行结束或到达对角线
            result[i][j] += ltRows[i] * utCols[j]; // 结果矩阵对应位置的值等于两元素相乘
        }
    }

    return result;
}

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，其中n是矩阵的行数（对于下三角矩阵来说也是列数），因为我们需要遍历两层嵌套循环，每个元素都被访问一次。