用三元组存储方式实现稀疏转置运算,并将结果输出。
时间: 2023-04-26 07:04:38 浏览: 102
稀疏矩阵转置是指将一个稀疏矩阵的行和列互换,得到一个新的稀疏矩阵。用三元组存储方式实现稀疏转置运算的步骤如下:
1. 定义一个三元组结构体,包含三个属性:行号、列号和值。
2. 读入原始稀疏矩阵,将其转换为三元组存储方式。
3. 定义一个新的三元组数组,用于存储转置后的稀疏矩阵。
4. 遍历原始稀疏矩阵的每一个三元组,将其行号和列号互换,并将其存储到新的三元组数组中。
5. 对新的三元组数组按照行号和列号进行排序。
6. 输出转置后的稀疏矩阵,即新的三元组数组。
下面是用三元组存储方式实现稀疏转置运算的示例代码:
```python
# 定义三元组结构体
class Triplet:
def __init__(self, row, col, value):
self.row = row
self.col = col
self.value = value
# 读入原始稀疏矩阵
matrix = []
with open('matrix.txt', 'r') as f:
for line in f:
row = list(map(int, line.strip().split()))
matrix.append(row)
# 转换为三元组存储方式
triplets = []
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[i])):
if matrix[i][j] != :
triplets.append(Triplet(i, j, matrix[i][j]))
# 定义新的三元组数组
new_triplets = [Triplet(, , ) for i in range(len(triplets))]
# 转置稀疏矩阵
for i in range(len(triplets)):
new_triplets[i].row = triplets[i].col
new_triplets[i].col = triplets[i].row
new_triplets[i].value = triplets[i].value
# 对新的三元组数组按照行号和列号进行排序
new_triplets.sort(key=lambda x: (x.row, x.col))
# 输出转置后的稀疏矩阵
for triplet in new_triplets:
print(triplet.row, triplet.col, triplet.value)
```
其中,`matrix.txt`是原始稀疏矩阵的文件,每一行表示矩阵的一行,每个数之间用空格隔开。输出的结果也是三元组形式,每一行表示一个三元组,依次为行号、列号和值。