稀疏矩阵运算：加法、减法与三元组表示

稀疏矩阵加法与减法是针对稀疏矩阵的一种高效运算，它主要应用于那些元素大部分为零的矩阵场景。稀疏矩阵的特点在于，尽管矩阵很大，但实际包含的非零元素数量相对较少，因此在内存存储和计算时，通过特殊的数据结构和算法能够显著减少空间占用和提升效率。 在这个项目中，使用的数据结构是一种带逻辑链接信息的三元组顺序表来表示稀疏矩阵。每个三元组包含行下标(i)，列下标(j)以及非零元素值(e)。稀疏矩阵的表示形式为TSMatrix，其中定义了data数组存储非零元素及其对应的索引，同时有三个整型变量mu, nu, tu分别表示矩阵的行数、列数和非零元个数。 设计的主要功能包括： 1. **CreateSMatrix函数**：用于创建一个新的稀疏矩阵M，用户需要输入矩阵的行数和列数，以及非零元素的数量，然后按照输入的信息填充数据结构。 2. **DestroySMatrix函数**：负责销毁给定的矩阵M，释放其占用的内存资源。 3. **PrintSMatrix函数**：用于打印矩阵M，使得用户可以查看矩阵的结构。 4. **AddSMatrix函数**：实现矩阵M和N的加法，并将结果存入矩阵Q。矩阵的加法遵循矩阵运算规则，即对应位置的元素相加。 5. **XSMatrix函数**：实现矩阵M和N的减法，同样将结果存入矩阵Q。 6. **MultSMatrix函数**：执行矩阵乘法，即将矩阵M和N相乘，将结果存储在矩阵Q中。这里需要注意的是，稀疏矩阵乘法通常涉及大量的零元素，所以即使两个矩阵都是稀疏的，其乘积也可能是密集矩阵，但在稀疏矩阵乘法算法（如CSR或CSF）中，会尽可能减少非零元素的计算。 在编程实现部分，引入了`#define MAXSIZE100`来限制非零元个数的最大值，并使用`struct Triple`和`struct TSMatrix`定义数据结构。代码中包含了必要的输入和输出处理，以及算法的具体实现。 这个项目的核心是通过稀疏矩阵的特性，提高计算效率，特别是对于大规模矩阵，如在科学计算、机器学习和数据分析等领域中的应用。通过这些基本运算函数，可以方便地对稀疏矩阵进行处理，满足了在计算机科学中处理大型稀疏矩阵运算的需求。