稀疏矩阵三元组顺序表：数据结构优化存储方法

在数据结构的第五章中，主要探讨了稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示方法。这种存储方式针对的是非密集型矩阵，其中大部分元素为零。矩阵的三元组顺序表由以下几个关键部分构成： 1. 定义了名为`Triple`的结构体，用于存储矩阵中的非零元素，包括行索引(row)，列索引(col)以及对应的元素值(elem_type)。这种结构体在数组`data`中按顺序排列，`data[0]`通常不用于存储实际元素，而是作为预留空间。 2. `TSMatrix`是一个更大的结构体，包含了`Triple`类型的数组`data`，以及矩阵的行数(row)、列数(col)和非零元个数(triple_count)。`mu`表示行数，`nu`表示列数，`te`代表非零元素的数量。 5.1章节介绍了数组的基本概念，强调了数组维数固定且元素是值和下标对应的关系。二维数组可以通过一维数组来表示，例如`typedefElemType array2[m][n]`可以等价于`typedef array1[n]`和`typedef array1[array2[m]]`。 5.2至5.4章节涉及数组的顺序存储和实现，包括行优先和列优先两种存储方式。行优先存储是C语言常用的方式，它将数组元素按行的顺序紧密排列。 6. 数组元素的存储地址计算公式被详细解释，例如二维数组的地址计算通过`Loc(i,j)`，三维数组则进一步扩展。 7. 矩阵的压缩存储是关键内容，针对大量零元素的矩阵，通过只存储非零元素，节省了存储空间。对于数值相同的元素，只占用一个存储位置，而零元素则不单独分配空间。 8. 最后，讨论了矩阵的一些特性，如对称矩阵，其元素满足`aij = aji`的关系，这对于设计高效存储和运算策略至关重要。 通过稀疏矩阵的三元组顺序表存储，我们可以更有效地处理那些大部分元素为零的矩阵问题，提高存储效率，并支持必要的矩阵运算。这是一种在解决特定类型问题时非常实用的数据结构和算法。