稀疏矩阵的三元组实现：加减乘转置操作

"稀疏矩阵的操作，包括三元组表示、加法、减法、乘法和转置的实现" 在计算机科学中，稀疏矩阵（Sparse Matrix）是指大部分元素为零的矩阵，通常用于存储大规模的数据，如图论中的邻接矩阵或大型线性方程组。由于零元素过多，直接使用二维数组存储会浪费大量空间，因此采用更高效的数据结构——三元组（Triplet）来存储非零元素。 在这个程序中，稀疏矩阵通过结构体`TSMatrix`表示，包含以下字段： 1. `Triple data[MAXSIZE+1]`: 三元组数组，存储非零元素，`data[0]`未使用。 2. `int rpos[MAXRC+1]`: 行定位数组，记录每一行的第一个非零元素在三元组数组中的位置。 3. `int rows, cols, num`: 矩阵的行数、列数和非零元素个数。 `Triple`结构体定义了每个非零元素的信息，包括： 1. `int r, c`: 该非零元素的行下标和列下标。 2. `int e`: 该非零元素的值。 程序提供了以下功能： 1. `Read_data(TSMatrix *M)`: 从用户输入读取矩阵，并将其转换为三元组形式存储在`TSMatrix`结构体中。 2. `TransposeSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix *T)`: 计算矩阵的转置，将原矩阵`M`的转置存储在`T`中。 3. `PlusSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix N, TSMatrix *H)`: 实现两个稀疏矩阵的加法，结果存储在`H`中。 4. `MinusSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix N, TSMatrix *H)`: 实现两个稀疏矩阵的减法，结果存储在`H`中。 5. `MultSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix N, TSMatrix *Q)`: 实现两个稀疏矩阵的乘法，结果存储在`Q`中。注意，这是矩阵乘法，不是点乘。 6. `print(TSMatrix T)`: 打印稀疏矩阵`T`的非零元素及其位置。 7. `compare(int r1, int c1, int r2, int c2)`: 判断两个矩阵是否能进行加、减、乘运算，如维度是否匹配等。 8. `main()`函数是程序的入口，通过用户交互选择操作并执行相应的功能。 稀疏矩阵操作的效率主要取决于非零元素的数量。在本程序中，通过三元组和行定位数组，可以快速访问和操作非零元素，从而提高处理效率。对于大型稀疏矩阵，这样的实现方式可以显著节省内存和计算资源。