已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算

好的，我可以给你一个基于三元组顺序表实现稀疏矩阵A+B的示例代码。首先，我们需要定义三元组顺序表的数据结构：

class Triplet:
    def __init__(self, row, col, value):
        self.row = row
        self.col = col
        self.value = value

然后，我们可以定义一个函数来进行稀疏矩阵A+B的运算：

def add_sparse_matrix(a, b):
    # 先将三元组顺序表转换为稀疏矩阵
    mat_a = [[0 for j in range(b[0].col + 1)] for i in range(a[0].row + 1)]
    for item in a[1:]:
        mat_a[item.row][item.col] = item.value

    mat_b = [[0 for j in range(b[0].col + 1)] for i in range(b[0].row + 1)]
    for item in b[1:]:
        mat_b[item.row][item.col] = item.value

    # 对两个稀疏矩阵进行加法运算
    mat_c = [[0 for j in range(b[0].col + 1)] for i in range(b[0].row + 1)]
    for i in range(b[0].row + 1):
        for j in range(b[0].col + 1):
            mat_c[i][j] = mat_a[i][j] + mat_b[i][j]

    # 将稀疏矩阵转换为三元组顺序表
    c = [Triplet(b[0].row, b[0].col, 0)]
    for i in range(b[0].row + 1):
        for j in range(b[0].col + 1):
            if mat_c[i][j] != 0:
                c.append(Triplet(i, j, mat_c[i][j]))

    return c

其中，a和b分别是稀疏矩阵A和B对应的三元组顺序表。函数返回的c也是一个三元组顺序表，表示稀疏矩阵A+B的结果。

需要注意的是，在转换稀疏矩阵为三元组顺序表时，我们需要在开头插入一个三元组，用来存储稀疏矩阵的行数、列数和非零元素个数。这样可以方便后面的运算和转换。