第九周项目3-稀疏矩阵的三元组表示的实现及应用(2)

本文介绍了一种使用三元组表示稀疏矩阵的方法,并通过具体实例展示了两个稀疏矩阵相加的算法实现过程。文章包括了完整的C语言源代码,以及运行结果和心得分享。
copyright (c) 2016,烟台大学计算机学院 
 
All rights reserved. 
 
文件名称:1.cpp 
 
作者:孟令康
 
完成日期:2016年9月12日 
 
版本号:v1.0 
 
问题描述:采用三元组存储稀疏矩阵,设计两个稀疏矩阵相加的运算算法。


输入描述:两个稀疏矩阵 


程序输出:相加运算后的结果。  

代码

main.cpp:

#include <stdio.h>  
#include "tup.h"  
bool MatAdd(TSMatrix a,TSMatrix b,TSMatrix &c)  
{  
    int i,j;  
    ElemType va,vb,vc;  
    if (a.rows!=b.rows || a.cols!=b.cols)  
        return false;                        //行数或列数不等时不能进行相加运算  
    c.rows=a.rows;  
    c.cols=a.cols;       //c的行列数与a的相同  
    c.nums=0;  
    for(i=0; i<M; i++)  
        for(j=0; j<N; j++)  
        {  
            Assign(a,va,i,j);  
            Assign(b,vb,i,j);  
            vc=va+vb;  
            if(vc)  
                Value(c,vc,i,j);  
        }  
    return true;  
}  
  
int main()  
{  
    TSMatrix ta,tb,tc;  
    int A[M][N]=  
    {  
        {0,0,1,0,0,0,0},  
        {0,2,0,0,0,0,0},  
        {3,0,0,0,0,0,0},  
        {0,0,0,5,0,0,0},  
        {0,0,0,0,6,0,0},  
        {0,0,0,0,0,7,4}  
    };  
    int B[M][N]=  
    {  
        {0,0,10,0,0,0,0},  
        {0,0,0,20,0,0,0},  
        {0,0,0,0,0,0,0},  
        {0,0,0,50,0,0,0},  
        {0,0,20,0,0,0,0},  
        {0,0,0,10,0,0,4}  
    };  
    CreatMat(ta,A);  
    CreatMat(tb,B);  
    printf("A:\n");  
    DispMat(ta);  
    printf("B:\n");  
    DispMat(tb);  
    if(MatAdd(ta, tb, tc))  
    {  
        printf("A+B:\n");  
        DispMat(tc);  
    }  
    else  
    {  
        printf("相加失败\n");  
    }  
    return 0;  
}  
tup.h:

#include "stdio.h"    
#define M 6    
#define N 7    
#define MaxSize  100         //矩阵中非零元素最多个数    
typedef int ElemType;    
typedef struct    
{    
    int r;                  //行号    
    int c;                  //列号    
    ElemType d;             //元素值    
} TupNode;                  //三元组定义    
    
typedef struct    
{    
    int rows;               //行数    
    int cols;               //列数    
    int nums;               //非零元素个数    
    TupNode data[MaxSize];    
} TSMatrix;                 //三元组顺序表定义    
void CreatMat(TSMatrix &t,ElemType A[M][N]);  //从一个二维稀疏矩阵创建其三元组表示    
bool Value(TSMatrix &t,ElemType x,int i,int j);  //三元组元素赋值    
bool Assign(TSMatrix t,ElemType &x,int i,int j); //将指定位置的元素值赋给变量    
void DispMat(TSMatrix t);//输出三元组    
void TranTat(TSMatrix t,TSMatrix &tb);//矩阵转置

tup.cpp:

#include <stdio.h>  
#include"tup.h"    
//TSMatrix储存行的个数、列的个数、及非0的个数、tupnode数组(包含每个元素的row,col和实际值)    
    
void CreatMat(TSMatrix &t,ElemType A[M][N])//从一个二维稀疏矩阵创建其三元组表示    
{    
    int i=0,j=0;    
    t.cols=N;    
    t.rows=M;    
    t.nums=0;    
    while(i<M)    
    {    
        while(j<N)    
        {    
            if(A[i][j]!=0)    
            {    
                t.data[t.nums].d=A[i][j];    
                t.data[t.nums].r=i;    
                t.data[t.nums].c=j;    
                t.nums++;    
            }    
            j++;    
        }    
        j=0;    
        i++;    
    }    
}    
    
bool Value(TSMatrix &t,ElemType x,int i,int j)    
{    
    if(i>t.rows||j>t.cols)    
    {    
        return false;    
    }    
    
    int k=0,k1;    
    while(k<t.nums&&i>t.data[k].r)    
    {    
        k++;    
    }    
    while(k<t.nums&&i==t.data[k].r&&j>t.data[k].c)    
    {    
        k++;    
    }    
     if (t.data[k].r==i && t.data[k].c==j)   //存在这样的元素    
        t.data[k].d=x;    
    else    
    {    
        k1=t.nums-1;    
        while(k<=k1)    
        {    
            t.data[k1+1].r=t.data[k1].r;    
            t.data[k1+1].c=t.data[k1].c;    
            t.data[k1+1].d=t.data[k1].d;    
            k1--;    
        }    
        t.data[k].r=i;    
        t.data[k].c=j;    
        t.data[k].d=x;    
        t.nums++;    
        return true;    
    }    
}    
//三元组元素赋值    
bool Assign(TSMatrix t,ElemType &x,int i,int j)    
{    
    if(i>t.rows||j>t.cols)    
    {    
        return false;    
    }    
    
    int k=0;    
    while(k<t.nums&&i>t.data[k].r&&j>t.data[k].c)    
    {    
        if(t.data[k].r==i&&t.data[k].c==j)    
        {    
                
            break;    
        }    
        k++;    
    
    }    
    if(t.data[k].r==i&&t.data[k].c==j)    
    {    
        x=t.data[k].d;    
    }    
    else x=0;    
    return true;    
    
} //将指定位置的元素值赋给变量    
void DispMat(TSMatrix t)    
{    
    int i;    
    if (t.nums<=0)          //没有非零元素时返回    
        return;    
    printf("\t%d\t%d\t%d\n",t.rows,t.cols,t.nums);    
    printf("\t------------------\n");    
    for (i=0; i<t.nums; i++)    
        printf("\t%d\t%d\t%d\n",t.data[i].r,t.data[i].c,t.data[i].d);    
    
    
}//输出三元组    
void TranTat(TSMatrix t,TSMatrix &tb)       //矩阵转置    
{    
    int p,q=0,v;                    //q为tb.data的下标    
    tb.rows=t.cols;    
    tb.cols=t.rows;    
    tb.nums=t.nums;    
    if (t.nums!=0)                  //当存在非零元素时执行转置    
    {    
        for (v=0; v<t.cols; v++)        //tb.data[q]中的记录以c域的次序排列    
            for (p=0; p<t.nums; p++)    //p为t.data的下标    
                if (t.data[p].c==v)    
                {    
                    tb.data[q].r=t.data[p].c;    
                    tb.data[q].c=t.data[p].r;    
                    tb.data[q].d=t.data[p].d;    
                    q++;    
                }    
    }    
}    

运行结果:



知识点总结:

        稀疏矩阵的三元组表示。

学习心得:

        用数组完成稀疏矩阵的三元组表示,并完成测试。

<think>好的,用户让我介绍一下稀疏矩阵三元组转置。我需要先回忆一下相关的知识,确保自己理解正确。首先,稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵,为了节省存储空间,通常会用三元组的形式来表示,也就是记录每个非零元素的行号、列号和值。转置操作就是把矩阵的行和列交换,所以对于三元组来说,原本的行号变成列号,列号变成行号,但值不变。不过,直接交换行和列可能不会保持原来的行优先顺序,所以需要考虑如何高效地进行转置。 接下来,我应该分步骤解释转置的过程。首先,可能需要解释三元组存储的结构,比如每个元素包括row、col、value。然后,转置后的矩阵需要每个元素的row和col交换,但如何保持新的行顺序呢?因为原矩阵是按行优先存储的,转置后的矩阵应该按列优先,也就是行号从小到大排列。这时候,可能需要用到某种排序方法,比如先按列号排序原三元组,然后交换行列,或者使用快速转置算法,避免显式排序。 然后,我需要考虑两种方法:普通转置和快速转置。普通转置可能涉及遍历原矩阵的每一列,将对应列的元素放到转置后的行中,但这样时间复杂度可能较高,尤其是当列数很多的时候。而快速转置算法则通过预先统计每列的非零元素数量,确定转置后每行的起始位置,从而一次性放置元素,提高效率。 在解释过程中,要注意使用例子来说明。例如,给出一个原始的三元组,展示转置后的结果,并说明步骤。同时,比较不同方法的时间复杂度,普通转置是O(cols*elements),而快速转置是O(cols + elements),更适合大规模数据。 另外,需要提醒用户注意实现时的细节,比如索引是从0还是1开始,以及如何处理相同行列的情况,确保转置后的矩阵正确无误。可能还需要提到稀疏矩阵转置的应用场景,比如在数值计算、图像处理等领域,节省存储和计算资源。 最后,要确保回答结构清晰,按照用户的要求分步骤说明,使用中文,数学公式用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。检查是否有遗漏的步骤或可能的误解,确保信息准确可靠。</think>稀疏矩阵三元组转置是一种优化存储和计算效率的算法。以下分步骤详细介绍: --- ### **1. 三元组表示** 稀疏矩阵的非零元素用三元组$(row, col, value)$存储,例如: $$ \begin{bmatrix} 0 & 5 & 0 \\ 3 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 9 \\ \end{bmatrix} $$ 对应的三元组为: $$(0,1,5),\ (1,0,3),\ (2,2,9)$$ --- ### **2. 转置定义** 矩阵转置是将原矩阵的行列互换。例如,上述矩阵转置后为: $$ \begin{bmatrix} 0 & 3 & 0 \\ 5 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 9 \\ \end{bmatrix} $$ 对应新三元组:$$(0,1,3),\ (1,0,5),\ (2,2,9)$$ --- ### **3. 转置算法步骤** #### **(1) 普通转置法** - **时间复杂度**:$O(\text{cols} \times \text{num\_elements})$ - **步骤**: 1. 遍历原三元组,对所有元素交换其$row$和$col$。 2. 按照新的$row$(原$col$)进行排序。 **示例**: 原三元组$(0,1,5),\ (1,0,3),\ (2,2,9)$ 交换行列后:$(1,0,5),\ (0,1,3),\ (2,2,9)$ 按新$row$排序后:$(0,1,3),\ (1,0,5),\ (2,2,9)$ --- #### **(2) 快速转置法** - **时间复杂度**:$O(\text{cols} + \text{num\_elements})$ - **步骤**: 1. 统计原矩阵每列的非零元素数(即转置后每行的非零数)。 2. 计算转置后每行的起始位置。 3. 遍历原三元组,按新起始位置填入转置结果。 **公式定义**: - 设原矩阵有$cols$列,$num\_elements$个非零元素。 - 转置后第$i$行的起始位置为: $$ \text{start\_pos}[i] = \sum_{k=0}^{i-1} \text{count}[k] $$ 其中$\text{count}[k]$是原矩阵第$k$列的非零元素数。 --- ### **4. 算法对比** | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |------------|--------------------------|-----------------------| | 普通转置 | $O(\text{cols} \times \text{num\_elements})$ | 小规模矩阵 | | 快速转置 | $O(\text{cols} + \text{num\_elements})$ | 大规模稀疏矩阵 | --- ### **5. 实现注意事项** - 索引通常从0开始(需与编程语言一致)。 - 若存在多个相同行列元素,需合并或按规则处理。 - 适用于科学计算(如有限元分析)、图像压缩等领域。 通过合理选择算法,可高效实现稀疏矩阵的转置操作。
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