在计算机程序中，利用_维数组存储矩阵或二维表格。。

在计算机程序中，我们可以使用二维数组来存储矩阵或二维表格。二维数组是一种特殊的数组，它由行和列组成。我们可以使用两个索引来访问二维数组中的元素。例如，假设我们有一个 3 行 4 列的矩阵，我们可以使用以下代码来创建和初始化一个二维数组：

int[][] matrix = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};

在上面的代码中，我们使用两对大括号来表示二维数组。第一对大括号包含了三个一维数组，每个一维数组表示矩阵中的一行。第二对大括号包含了每一行中的元素。

我们可以使用两个嵌套的循环来遍历二维数组中的每一个元素。例如，以下代码将打印出上面示例中的矩阵：

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
    for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
        System.out.print(matrix[i][j] + " ");
    }
    System.out.println();
}

在上面的代码中，我们使用了两个循环来遍历矩阵中的每一个元素。外层循环控制行数，内层循环控制列数。我们使用 `matrix.length` 来获取矩阵的行数，使用 `matrix[0].length` 来获取矩阵的列数。

相关问题

利用二维数组存储一个矩阵，并所有上三角元素之和

### 回答1：
可以使用二维数组来存储一个矩阵，例如：

int matrix[3][3] = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};

其中，matrix[][]表示矩阵中第一行第一列的元素，matrix[1][2]表示矩阵中第二行第三列的元素，以此类推。

要计算矩阵中所有上三角元素之和，可以使用两层循环来遍历矩阵的上三角部分，例如：

int sum = ;
for(int i=; i<3; i++){
for(int j=i+1; j<3; j++){
sum += matrix[i][j];
}
}

其中，外层循环控制行数，内层循环控制列数，只计算上三角部分的元素，即i<j的元素。最后，sum变量中存储的就是所有上三角元素之和。

### 回答2：
矩阵是一种常见的数据结构，可以用二维数组来存储。具体来说，矩阵是由若干个行和列组成的表格，其中每个格子中都存储着一个元素。二维数组可以看作是一个类似于矩阵的数据结构，它由行和列组成，可以方便地存储矩阵中的元素。

在程序中，可以通过定义一个二维数组来存储矩阵，例如：

int matrix[3][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};

这个二维数组代表了一个3行3列的矩阵，其中每个格子中存储着一个数字。为了计算上三角元素之和，我们可以使用嵌套循环来遍历矩阵。具体来说，外层循环可以遍历矩阵的每一行，内层循环则可以遍历每一行的上三角部分。

int sum = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = i; j < 3; j++) {
sum += matrix[i][j];
}
}

这个代码片段代表了计算上三角元素之和的过程。具体来说，外层循环遍历了矩阵的每一行，内层循环则从该行的第i个元素开始遍历到最后一个元素。这样就可以保证内层循环只会访问矩阵的上三角部分，也就是主对角线及其以上的元素。每次内层循环访问一个元素时，就将该元素的值累加到sum变量中。最终，sum变量中存储的就是矩阵的上三角元素之和。

总之，利用二维数组存储矩阵并计算上三角元素之和是一种常见的编程问题。通过嵌套循环和索引的方式可以方便地实现这个功能。在实际的程序中，我们还需要根据具体问题来选择合适的数据结构和算法，并重点考虑性能和可读性等方面的问题。

### 回答3：
在编程中，二维数组常被应用于存储矩阵和表格这类数据。每个元素都可以通过其行列编号来唯一确定。二维数组可以看做是一个由多个一维数组组成的集合。

以存储一个3 * 3的矩阵为例，我们可以使用一个3 * 3的二维数组。在确定数组的大小后，我们可以通过二重循环来访问和赋值数组中的元素：

matrix = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

# 访问元素
print(matrix[0][0]) # 输出0
print(matrix[2][1]) # 输出7

# 赋值元素
matrix[1][2] = 9
print(matrix) # 输出[[0, 1, 2], [3, 4, 9], [6, 7, 8]]

上述代码定义了一个3 * 3的矩阵，每个元素的值为其在矩阵中的下标。接着我们可以通过访问和赋值访问矩阵中的元素。

接下来，我们考虑如何计算矩阵的上三角元素之和。对于一个$n * n$的矩阵$M$，其上三角元素包括第一行至第$n$行，第$i$行包括第$i$列至第$n$列的元素，且$i$为正整数。因此，我们可以通过两重循环遍历矩阵的元素，当元素所在的行数大于等于列数时，将该元素的值加入上三角元素之和中：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
sum_upper = 0

for i in range(len(matrix)):
    for j in range(len(matrix[i])):
        if i <= j: # 判断是否为上三角元素
            sum_upper += matrix[i][j]

print(sum_upper) # 输出45

上述代码定义了一个3 * 3的矩阵，并通过两重循环来计算矩阵的上三角元素之和。其中，外层循环遍历行数，内层循环遍历列数，通过判断是否为上三角元素来将其值加入上三角元素之和中。

综上所述，我们可以通过二维数组来存储一个矩阵，并计算矩阵的上三角元素之和。

二维数组实现矩阵加法

二维数组实现矩阵加法的基本思路是将两个矩阵的对应位置的元素相加，然后存储到新的矩阵中。具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 定义两个二维数组，分别表示两个矩阵，并且确保它们的行数和列数相同。

2. 定义一个新的二维数组，用于存储矩阵加法的结果。该数组的行数和列数应与两个矩阵相同。

3. 使用双重循环遍历两个矩阵，将对应位置的元素相加，并将结果存储到新的数组中。

下面是一个具体的示例代码：

# 定义两个矩阵
matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
matrix2 = [[5, 6], [7, 8]]

# 定义一个新的矩阵，用于存储矩阵加法的结果
result = [[0, 0], [0, 0]]

# 矩阵加法
for i in range(len(matrix1)):
    for j in range(len(matrix1[0])):
        result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j]

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

[[6, 8], [10, 12]]

即将两个矩阵相应位置的元素相加得到了新的矩阵。