以三元组表为存储结构实现矩阵相加

最新推荐文章于 2022-04-15 00:01:53 发布
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假设稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构。试编写矩阵相加的程序，另设三元组表C存放结果矩阵。矩阵大小为m行n列(0<m,n<100)

第一行输入t1，t2(0<t1,t2<100) ,t1和t2分别是矩阵A
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西工大NOJ数据结构理论——012.以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿5.7）
a15735748145a的博客
03-30 2777
西工大NOJ数据结构理论——012.以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿5.7）
数据结构12——以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿5.7）
chengchencheng的博客
05-29 4361
以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿5.7）Time Limit: 3000ms, Memory Limit: 10000KB , Accepted: 247, Total Submissions: 1092Description假设稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构。试编写矩阵相加的程序，另设三元组表C存放结果矩阵。矩阵大小为m行n列(0&lt;m,n&lt;100)Input第一行输...
矩阵相加 三元组实现
11-22
矩阵相加，矩阵是用得三元组的表示方法 实现矩阵之间的和
【数据结构】NOJ012—以三元组表为存储结构实现矩阵相加
杨的博客
10-03 1101
问题描述： 解析： 创建一个结构体，里边包含row，col和value三个变量，表示value处在row行col列中。输入得到两个稀疏矩阵A和B。同时遍历A和B，首先比较行号，行号靠前的先加入C；其次（即行号相同时）比较列号，列号靠前的先加入C。行号列号相同，就把对应元素相加，加入C。 这样解决了： （1）按顺序进入C表并顺序输出的过程； （2）保证时间复杂度仅为max(m, n)，而不必两层循环； 重点： 关键在于要同时遍历A和B，保证最小的时间复杂度。 遍历思想与单链表的归并一样
noj12以三元组表为存储结构实现矩阵相加
蜜雪冰城
04-15 1007
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1561af897612408ab05caea2b3f6722c.png?x-oss-process=image/waterm 题目和数据结构实验有点相似 涉及到稀疏矩阵的运算，给出稀疏矩阵的定义 在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 要求使
12.以三元组表为存储结构实现矩阵相加
杳杳_柒的博客
06-23 857
/*#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int row; int col; int num; }node; typedef struct { node matrix1[100]; node matrix2[100]; int cnt1; int cnt2; }mat...
【数据结构】NOJ012 以三元组表为存储结构实现矩阵相加
夏至是个程序媛
05-26 1615
//【数据结构】NOJ012 以三元组表为存储结构实现矩阵相加 //稀疏矩阵三元组_顺序存储 #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;stdlib.h&gt; //稀疏矩阵三元组 //顺序存储 #define MAXSIZE 100 typedef int ElemType; typedef struct{ int Row,Col; ...
12 以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿 5.7）
voice34的博客
06-06 765
题目 description： 假设稀疏矩阵 A 和 B 均以三元组表作为存储结构。试编写矩阵相加的程序，另设三元组表 C 存放结果矩阵。矩阵大小为 m 行 n 列(0<m,n<100)。 input： 第一行输入 t1，t2(0<t1,t2<100) ,t1 和 t2 分别是矩阵 A 和 B 中非零元素的个数，后面t1+t2 行分别输入 A 和 B 中的元素，用三元组表示。 output： 输出三元组表 C。 sample_input： 3 3 1 2 3 3 2 1 3 4 2
以三元组表为存储结构实现矩阵相加，假设稀疏矩阵A和B均已三元组表作为存储结构
Mirai的博客
04-07 3521
题目具体要求如下： 本题关键点是 相加的结果可能为0，并不需要存入新的矩阵C中 //三元组，结构：行列值 //首行输入两个三元组非零个数，再输入非零元行列值 #include<iostream> #include<math.h> #define MaxSize 100 using namespace std; typedef struct { int row, col, val; }TupNode; typedef struct { int nums;
三元组实现稀疏矩阵的加法
12-18
用三元组表示稀疏矩阵M与N，设计算法实现两个稀疏矩阵的加法Q=M+N
利用三元组表对稀疏矩阵实现加法、减法及转置运算
05-12
利用三元组表对稀疏矩阵实现加法、减法及转置运算
矩阵实验-两三元组相加存入第三个
05-17
完整矩阵实验三元组报告-当具有相同行数和列数的稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构时，试写出矩阵相加算法，起结果存放在三元组表C中 包含设计、调试、流程图、使用说明
用C语言实现稀疏矩阵的三元组转置
01-18
数据结构，该程序是利用c语言实现稀疏矩阵的三元组转置算法
数据结构（C语言） 三元组的操作实现
10-24
数据结构（C语言版）严蔚敏版的第一章的内容，抽象数据类型Triplet的操作实现，用C语言写的，比较简单，容易理解
NOJ数据结构012——以三元组为存储结构实现矩阵相加
weixin_53068269的博客
04-10 604
本题练习三元组的应用。 思路较为简单，即比较两个三元组a、b行数列数后进行排序。 需要特别注意的是要考虑两个元素相加为0的情况，不能让这样的元素放在c中。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int row,col; /*非零元行下标、列下标*/ int data; /*非零元数据*/ }Triple; typedef struct { Triple *elem; .
稀疏矩阵--以三元组表为存储结构实现矩阵的相加
qq_43252509的博客
06-28 1714
#include <iostream> #include <stdio.h> #include<stdlib.h> using namespace std; typedef struct Triple{ int i,j; //行号，列号 int num;//数值 }Triple; typedef struct TS{ ...
西北工业大学NOJ数据结构—012以三元组表作为储存结构实现矩阵相加
npuyan的博客
05-26 1551
题意比较清晰，就是用三元组表储存的两个矩阵加一ha（真的很烦，代码打死我）思路分析：1.由于要相加的两个三元组表都是给拍好顺序的（很好，非常好），所以只要用两个变量依次遍历两个三元组表就OK了，不需要深层查找是否有相符的2.设k指向A矩阵的某元素，i指向B矩阵的某元素，如果k的行列都与i相同，就把这两个元素加起来，如果和不为零，就把这个元素放进c，k++，i++3.如果k的行与i的行相同但是k的列...
【数据结构】NOJ012 以三元组表为存储结构实现矩阵相加（耿5.7）
weixin_45932570的博客
04-11 335
1. 题目 2. 代码 //3 3 //1 2 3 //3 2 1 //3 4 2 //1 1 4 //3 2 5 //3 4 1 #include <iostream> using namespace std; typedef int Elemtype; typedef struct{ int row, col; Elemtype e; }Triple; int main(int argc, char** argv) { int t1, t2; cin >>
任务描述 假设稀疏矩阵 A 和 B 均以三元组表作为存储结构。试编写矩阵相加的程序，另设三元组表 C 存放结果矩阵。矩阵大小为 m 行 n 列 (0<m,n<100)。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成以三元组表为存储结构实现矩阵相加。 测试说明 输入说明： 第一行输入t1，t2 (0<t1,t2<100) ,t1 和 t2 分别是矩阵A和B中非零元素的个数； 后面 t1+t2 行分别输入 A 和 B 中的元素，用三元组表示。 输出说明： 输出三元组表 C
最新发布
04-28
以下是实现稀疏矩阵相加的Python代码，使用三元组表作为存储结构。我们将遍历两个三元组表并进行合并操作。 ```python def matrix_addition(t1, t2, A, B): C = [] i, j = 0, 0 while i < len(A) and j < len(B): if A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] == B[j][1]: # 如果行列相同 value = A[i][2] + B[j][2] if value != 0: # 只有非零值才加入结果 C.append([A[i][0], A[i][1], value]) i += 1 j += 1 elif A[i][0] < B[j][0] or (A[i][0] == B[j][0] and A[i][1] < B[j][1]): # A的元素在前 C.append(A[i]) i += 1 else: # B的元素在前 C.append(B[j]) j += 1 # 添加剩余的A或B中的元素 while i < len(A): C.append(A[i]) i += 1 while j < len(B): C.append(B[j]) j += 1 return C # 输入部分 t1, t2 = map(int, input().split()) A = [list(map(int, input().split())) for _ in range(t1)] B = [list(map(int, input().split())) for _ in range(t2)] C = matrix_addition(t1, t2, A, B) # 输出三元组表C for row in C: print(*row) ``` ### 上述代码中 `matrix_addition` 函数实现了以下功能： 1. 遍历两个三元组表 `A` 和 `B`，比较它们的行列索引。 2. 如果行列索引相同，则将对应的值相加，并判断是否为非零值。如果是非零值，则将其添加到结果三元组表 `C` 中。 3. 如果行列索引不同，则将较小索引的元素直接添加到结果三元组表 `C` 中。 4. 最后处理可能剩余的 `A` 或 `B` 中的元素。 --- ### 示例输入输出 #### 输入： ``` 4 3 0 0 1 0 2 3 1 1 7 2 2 5 0 1 2 0 2 1 1 1 3 ``` #### 输出： ``` 0 0 1 0 1 2 0 2 4 1 1 10 2 2 5 ``` --- ### 解释： - 矩阵 A 的三元组表示为：`[(0, 0, 1), (0, 2, 3), (1, 1, 7), (2, 2, 5)]` - 矩阵 B 的三元组表示为：`[(0, 1, 2), (0, 2, 1), (1, 1, 3)]` - 结果矩阵 C 的三元组表示为：`[(0, 0, 1), (0, 1, 2), (0, 2, 4), (1, 1, 10), (2, 2, 5)]` ---
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