稀疏矩阵相加算法实现及数据结构三元组表

"广东工业大学数据结构课程中关于AnyView作业系统的第五章答案，涉及稀疏矩阵的三元组表示及相加算法。" 在数据结构的学习中，稀疏矩阵是一种非常重要的概念，尤其是在处理大量零元素的矩阵时，能够极大地节省存储空间。稀疏矩阵通常采用三元组表（Triples Table）的方式来存储，每个三元组包含行下标（i）、列下标（j）和对应的非零元素值（e）。广东工业大学的这个作业中，要求实现两个稀疏矩阵相加的功能，即将三元组表示的稀疏矩阵A和B相加得到C。 `StatusAddTSM(TSMatrixA,TSMatrixB,TSMatrix&C)` 是实现该功能的函数。首先，我们需要确保矩阵A和B的维度相同，即它们的行数（mu）和列数（nu）相等。如果维度不匹配，函数将返回 `ERROR` 表示无法进行加法运算。 函数的核心部分是一个循环，它通过比较A和B的三元组，依次将相加后的结果放入结果矩阵C的三元组表中。在这个过程中，我们使用了三个指针 k、n 和 p 分别指向A、B和C的当前处理位置。循环中，首先检查A和B的当前元素是否在同一位置，若是则相加并将结果存入C；若不在同一位置，将位置较小的元素存入C并相应移动指针。 当一个矩阵的所有非零元素都处理完毕后，另一个矩阵可能还有剩余元素。此时，我们将剩余矩阵的元素依次添加到结果矩阵C中，直到两个矩阵的所有非零元素都被处理。 这段代码展示了如何高效地处理稀疏矩阵的加法操作，同时考虑了矩阵的非零元素在三元组表中的不同排列情况。这种算法的时间复杂度为O(max(A.tu, B.tu))，其中A.tu和B.tu分别是矩阵A和B的非零元素个数，因为每个非零元素至少被访问一次。空间复杂度取决于结果矩阵C的非零元素个数，可能会小于或等于A和B的非零元素个数之和。 在实际编程中，需要注意边界条件的处理，例如在循环结束后的部分，可能存在一个矩阵的非零元素已全部处理，而另一个矩阵还有剩余元素的情况，这时需单独处理剩余的元素。这个过程可以通过一个 `while` 循环来完成，但题目提供的代码片段在此处被截断了。完整实现应确保所有非零元素都被正确处理，并更新结果矩阵C的非零元素个数tu。