以三元组表为存储结构实现矩阵相加

假设稀疏矩阵AB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mn(0<m,n<100)

第一行输入t1t2(0<t1,t2<100) ,t1t2分别是矩阵A

以下是实现稀疏矩阵相加的Python代码,使用三元组作为存储结构。我们将遍历两个三元组并进行合并操作。 ```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 `A` `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 `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 `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 的三元组示为:`[(0, 0, 1), (0, 2, 3), (1, 1, 7), (2, 2, 5)]` - 矩阵 B 的三元组示为:`[(0, 1, 2), (0, 2, 1), (1, 1, 3)]` - 结果矩阵 C 的三元组示为:`[(0, 0, 1), (0, 1, 2), (0, 2, 4), (1, 1, 10), (2, 2, 5)]` ---
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