稀疏矩阵操作：输入、输出、转置与加法实现

"稀疏矩阵的基本操作，包括输入、输出、转置以及加法运算" 在计算机科学中，稀疏矩阵（Sparse Matrix）是用于表示大量元素为零的矩阵的数据结构。由于实际应用中，很多矩阵大部分元素为零，直接使用二维数组存储会浪费大量空间。因此，稀疏矩阵通常采用压缩存储的方式来减少存储需求。这里，我们讨论一种使用三元组（Triple）来存储稀疏矩阵的方法，并实现相关操作。 三元组存储方式：每个非零元素用一个三元组 (row, col, data) 来表示，其中 row 和 col 分别是该元素的行号和列号，data 是该元素的值。三元组存储结构通常包含矩阵的行数、列数和非零元素数量，以及一个数组用于存储所有非零元素的三元组。 `TRUMATRIX` 结构体定义了稀疏矩阵的数据结构，包含 `rows`（行数），`cols`（列数），`num`（非零元素个数）和 `datas`（存储三元组的数组，最大可存储 MAX_NUM 个元素）。 - `InputMatrix` 函数：用于从用户输入中构建稀疏矩阵。用户需输入矩阵的行数、列数、非零元素的数量，然后逐个输入非零元素的三元组信息。 - `Output` 函数：输出稀疏矩阵，展示其非零元素的三元组信息。 - `ElementMatrix` 函数：根据给定的行和列索引，从稀疏矩阵中获取对应的元素值。 - `AddMatrix` 函数：实现两个稀疏矩阵的加法，将结果存入第三个稀疏矩阵中。这里假设两个矩阵的维度相同，且非零元素位置一致。 - `TransMatrix` 函数：计算稀疏矩阵的转置，创建一个新的稀疏矩阵作为转置的结果。转置矩阵的行变为原矩阵的列，列变为原矩阵的行。 在 `main` 函数中，程序提供了一个简单的命令行交互界面，让用户选择进行不同的操作，如输入矩阵、输出矩阵、矩阵加法、查询元素、矩阵转置等。通过 `switch` 语句，根据用户输入的选项调用相应的函数执行操作。 这个程序是学习和理解稀疏矩阵操作的一个基础示例，对于理解和处理大数据量的稀疏矩阵问题具有一定的参考价值。在实际应用中，可能需要考虑更高效的数据结构（如链表、二叉树或哈希表）和算法来优化稀疏矩阵的操作，以提高性能和内存效率。