int MultsMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix &Q) { int brow,ccol,p,q,t,tp,ctemp[MAXRC+1],i; Q.mu=M.mu; Q.nu=N.nu; Q.tu=0; if(M.nu!=N.mu)return ERROR; if(M.tu*N.tu) { for(int arow=1; arow<=M.mu; ++arow) { for( i=1; i<=MAXRC+1; i++) ctemp[i]=0; Q.rpos[arow]=Q.tu+1; if(arow<M.mu) tp=M.rpos[arow+1]; else { tp=M.tu+1; } for(p=M.rpos[arow]; p<tp; ++p) { brow=M.data[p].j; if(brow<N.mu) t=N.rpos[brow+1]; else { t=N.tu+1; } for(q=N.rpos[brow]; q<t; ++q) { ccol=N.data[q].j; ctemp[ccol]+=M.data[p].e*N.data[q].e; }//for q } for(ccol=1; ccol<=Q.nu; ++ccol) if(ctemp[ccol]) { if(++Q.tu>MAXSIZE) return ERROR; Q.data[Q.tu].i=arow; Q.data[Q.tu].j=ccol; Q.data[Q.tu].e=ctemp[ccol]; }//if }//for arow }//if return 1; }

这段代码是用来实现稀疏矩阵相乘的函数，其中RLSMatrix表示稀疏矩阵的结构体，包含了矩阵的行数、列数、非零元素个数以及每一行中第一个非零元素在data中的位置等信息。函数的参数包括两个输入矩阵M、N和一个输出矩阵Q，Q记录了矩阵相乘的结果。函数返回值为1表示计算成功，返回ERROR表示计算失败。

函数的实现采用了三元组存储的方式，即将稀疏矩阵中的非零元素存储在一个三元组数组中，每个三元组包括行、列和元素值。首先判断两个矩阵是否可以相乘，即M的列数等于N的行数。然后对于M的每一行，遍历该行中的非零元素，取出其所在的列，再遍历N中该列中的非零元素，将它们相乘累加到一个临时数组ctemp中。最后，对于ctemp中非零的元素，将它们存储到输出矩阵Q的三元组数组中。

需要注意的是，函数中使用了一个rpos数组来记录每一行的第一个非零元素在data中的位置，这是为了提高访问稀疏矩阵中元素的效率。

相关问题

bool AddSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix &Q) { if(M.mu!=N.mu||M.nu!=N.nu)return ERROR; int i,j,k=1; Q.mu=M.mu; Q.nu=M.nu; for(i=1,j=1; i<=M.tu&&j<=N.tu;) { if(M.data[i].i==N.data[j].i) { if(M.data[i].j==N.data[j].j) { Q.data[k].i=M.data[i].i; Q.data[k].j=M.data[i].j; Q.data[k].e=M.data[i].e+N.data[j].e; i++; j++; k++; } else if(M.data[i].j<N.data[j].j) { Q.data[k].i=M.data[i].i; Q.data[k].j=M.data[i].j; Q.data[k].e=M.data[i].e; k++; i++; } else if(M.data[i].j>N.data[j].j) { Q.data[k].i=N.data[j].i; Q.data[k].j=N.data[j].j; Q.data[k].e=N.data[j].e; k++; j++; } } else if(M.data[i].i<N.data[j].i) { Q.data[k].i=M.data[i].i; Q.data[k].j=M.data[i].j; Q.data[k].e=M.data[i].e; k++; i++; } else if(M.data[i].i>N.data[j].i) { Q.data[k].i=N.data[j].i; Q.data[k].j=N.data[j].j; Q.data[k].e=N.data[j].e; k++; j++; } } if(i!=M.tu+1) for(; i<=M.tu; i++) { Q.data[k].i=M.data[i].i; Q.data[k].j=M.data[i].j; Q.data[k].e=M.data[i].e; k++; } if(j!=N.tu+1) for(; j<=N.tu; j++) { Q.data[k].i=N.data[j].i; Q.data[k].j=N.data[j].j; Q.data[k].e=N.data[j].e; k++; } for(i=1,j=1; i<=Q.mu; i++) { Q.rpos[i]=j; while(Q.data[j].i==i && j<=Q.tu) j++; } return OK; }

这段代码是实现两个稀疏矩阵相加的操作，其中使用了三元组表示法。函数接收三个参数，分别为两个输入矩阵M和N，以及一个输出矩阵Q。在函数中，首先判断M和N的行数和列数是否相等，如果不相等则返回错误。然后通过三个循环依次遍历M和N中的每一个非零元素，并将相同位置的元素相加后存储到Q中。如果M和N中某一个矩阵已经遍历完，则将另一个矩阵中剩余的元素直接存入Q中。最后，通过一个循环计算Q中每一行的起始位置。函数返回OK表示操作成功，返回ERROR表示操作失败。

C语言实现三元组稀疏矩阵的转置的两种方法

方法一：快速转置

快速转置的思路是，不用创建一个新的数组存储转置后的矩阵，而是直接在原矩阵上进行操作，将每个非零元素的行列坐标互换即可。

具体实现步骤如下：

1. 定义一个临时变量 temp 用于交换两个元素的行列坐标。

2. 遍历原矩阵的所有非零元素，将它的行列坐标互换。

3. 由于原矩阵已经被修改，所以再次遍历原矩阵时，需要按列优先的方式遍历，即先遍历第一列的所有元素，然后是第二列的所有元素，以此类推。

4. 将转置后的矩阵输出。

代码实现如下：

#include <stdio.h>
#define MaxSize 100

typedef struct {
    int i, j, e;
} Triple;

typedef struct {
    Triple data[MaxSize + 1];
    int m, n, len;
} TSMatrix;

void TransposeTSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix *T) {
    int col, t, p;
    T->m = M.n;
    T->n = M.m;
    T->len = M.len;
    if (T->len > 0) {
        p = 1;
        for (col = 1; col <= M.n; col++) {
            for (t = 1; t <= M.len; t++) {
                if (M.data[t].j == col) {
                    T->data[p].i = M.data[t].j;
                    T->data[p].j = M.data[t].i;
                    T->data[p].e = M.data[t].e;
                    p++;
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    int m, n, k, i, j, e;
    TSMatrix M, T;
    printf("请输入矩阵的行数、列数和非零元素个数：\n");
    scanf("%d%d%d", &m, &n, &k);
    M.m = m;
    M.n = n;
    M.len = k;
    printf("请输入矩阵的三元组表示：\n");
    for (i = 1; i <= k; i++) {
        scanf("%d%d%d", &M.data[i].i, &M.data[i].j, &M.data[i].e);
    }
    TransposeTSMatrix(M, &T);
    printf("转置后的矩阵的三元组表示为：\n");
    for (i = 1; i <= T.len; i++) {
        printf("%d %d %d\n", T.data[i].i, T.data[i].j, T.data[i].e);
    }
    return 0;
}

方法二：行逻辑链接转置法

行逻辑链接转置法是指，首先创建一个新的数组存储转置后的矩阵，然后通过行逻辑链接的方式将原矩阵中每一列的非零元素存储到新矩阵的相应行上。

具体实现步骤如下：

1. 定义一个新的数组 B 来存储转置后的矩阵。

2. 遍历原矩阵的每一列，将每一列的非零元素存储到新矩阵的相应行上。

3. 计算每一行的非零元素个数。

4. 计算每一行的第一个非零元素在 B 数组中的位置。

5. 将转置后的矩阵输出。

代码实现如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MaxSize 100

typedef struct {
    int i, j, e;
} Triple;

typedef struct {
    Triple data[MaxSize + 1];
    int rpos[MaxSize + 1];
    int m, n, len;
} RLSMatrix;

void TransposeRLSMatrix(RLSMatrix M, RLSMatrix *T) {
    int i, j, k, p;
    T->m = M.n;
    T->n = M.m;
    T->len = M.len;
    if (T->len > 0) {
        p = 1;
        for (i = 1; i <= M.n; i++) {
            T->rpos[i] = p;
        }
        for (i = 1; i <= M.m; i++) {
            for (k = M.rpos[i]; k < M.rpos[i + 1]; k++) {
                j = M.data[k].j;
                T->data[p].i = j;
                T->data[p].j = i;
                T->data[p].e = M.data[k].e;
                p++;
            }
        }
    }
}

int main() {
    int m, n, k, i, j, e;
    RLSMatrix M, T;
    printf("请输入矩阵的行数、列数和非零元素个数：\n");
    scanf("%d%d%d", &m, &n, &k);
    M.m = m;
    M.n = n;
    M.len = k;
    printf("请输入矩阵的三元组表示：\n");
    for (i = 1; i <= k; i++) {
        scanf("%d%d%d", &M.data[i].i, &M.data[i].j, &M.data[i].e);
    }
    M.rpos[m + 1] = k + 1;
    for (i = m; i >= 1; i--) {
        M.rpos[i] = M.rpos[i + 1];
        while (M.data[M.rpos[i] - 1].i == i) {
            M.rpos[i]--;
        }
    }
    TransposeRLSMatrix(M, &T);
    printf("转置后的矩阵的三元组表示为：\n");
    for (i = 1; i <= T.len; i++) {
        printf("%d %d %d\n", T.data[i].i, T.data[i].j, T.data[i].e);
    }
    return 0;
}