实现稀疏矩阵加法运算器

"这是一个关于数据结构上机实验的项目，主要涉及稀疏矩阵的运算，包括构建和加法操作。" 在计算机科学中，稀疏矩阵（Sparse Matrix）是一种用于存储大量零元素的矩阵数据结构。当一个矩阵大部分元素为零时，使用稀疏矩阵可以节省大量的存储空间和提高计算效率。在本实验中，我们关注如何实现稀疏矩阵的创建和加法运算。 首先，定义了一个名为`triple`的结构体，它包含了稀疏矩阵中非零元素的三个关键属性：行数（`i`），列数（`j`）和数据值（`data`）。这个结构体用于存储稀疏矩阵中的每个非零元素。 接着，定义了另一个结构体`tsmatrix`，它包含了一个`triple`类型的数组`data`，以及矩阵的行数（`mu`）、列数（`nu`）和非零元素个数（`tu`）。这个结构体用于整体表示一个稀疏矩阵。 `creat()`函数用于构建稀疏矩阵。用户被要求输入矩阵的行数、列数和非零元素个数，然后依次输入每个非零元素的行、列坐标及其数值。函数将这些信息填充到`tsmatrix`结构体中。 接下来是`add()`函数，该函数实现了两个稀疏矩阵的加法操作。首先，分别创建并输入两个稀疏矩阵`m`和`n`。然后，通过两层循环遍历矩阵`m`和`n`的非零元素。在内部的循环中，如果`n`的元素在`m`的前面或相同位置，将其插入到`m`中，并更新非零元素计数`k`。如果遇到位置相同的元素，则将它们的值相加。最后，将`n`中未处理的元素添加到`m`的末尾，再次更新`k`和`m`的非零元素个数。 这个实验的关键在于理解稀疏矩阵的特性，并有效地处理非零元素的存储和运算。通过这种方式，我们可以优化对于大型稀疏矩阵的操作，避免不必要的计算和内存占用。在实际应用中，这种优化对于处理大规模数据和高效计算至关重要，特别是在图形学、科学计算等领域。