编写的一个矩阵类(C++描述)

C++项目练手:矩阵类的功能实现 C++项目练手:矩阵类的功能实现 C++课程设计:矩阵类的相关功能实现 矩阵简述: 实数矩阵是由一个按照长方阵列排列的实数集合。除数据外,两个实数矩阵可以进行加法和乘法运算,一个矩阵也可以和一个实数相乘,得到一个新的矩阵,请基于抽象出的矩阵的属性和方法,定义和实现一个矩阵类,并编写主函数,测试矩阵对象的构造和测试。 功能实现要求: 在缺省情况下,构造一个4*4的数据全为0的矩阵 可以按给定的行数和列数,构造一个值为全0的矩阵 可以使用给定的矩阵构造一个新的矩阵(定义并使用拷贝构造函数) 可以获取矩阵中的给 阅读详情

头文件 Matrix.h
#ifndef _Matrix_
#define _Matrix_

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cmath>
#include <iomanip>

#include "AllocateArray.h"
using namespace std;


// --------------------------------------------------------------------------

class Matrix
{
public:

	Matrix();
	Matrix(int, int);
	Matrix(const string&);
	
	Matrix Transpose();
	Matrix AlgebraicComplement(int,int);
	Matrix Triangulate();
	Matrix Inverse();
	
	double OneNorm();
	double Det();

	

	void GaussSeidel(vector<double>& X, vector<double>& B, double eps = 1e-6);
	void GaussElimination(vector<double>& X, vector<double>& B);

	~Matrix();


private:

	vector<vector<double> > vvElem_;
	int nRow_;
	int nCol_;
	bool minu_;

public:

	//"<<"overload
	inline friend std::ostream& operator << (std::ostream& out, const Matrix& rhs)
	{
		out << "Rows = " << rhs.nRow_ << "	Columns = "
			<< rhs.nCol_ << endl;
		for( int i = 0; i < rhs.nRow_; i++)
		{
			for( int j = 0; j < rhs.nCol_; j++)
			{
				out << rhs.vvElem_[i][j] << "\t";

			}
			out << endl;

		}
		return out;
	}



	//"+" overload
	Matrix operator + (const Matrix& rhs);

	//"-" overload
	Matrix operator - (const Matrix& rhs);

	//"*" overload
	Matrix operator * (const Matrix& rhs);

	//"*" overload
	Matrix operator * (const vector<double>& Vb);

	//"()" overload
	double& operator () (int i, int j);

	//"+=" overload
	void operator += (const Matrix& rhs);

	//"-=" overload
	void operator -= (const Matrix& rhs);

	//"=" overload
	Matrix& operator = (const Matrix& rhs);

};






#endif
实现文件

Matrix::Matrix():nRow_(0),nCol_(0)
{

}

Matrix::Matrix(int Row, int Col):nRow_(Row), nCol_(Col)
{
	AllocateDim(vvElem_, nRow_, nCol_);
}

Matrix::Matrix(const string& fileName)
{
	ifstream	infile(fileName.c_str(), ios::in);
	string		dataInput;
	while(getline( infile, dataInput ))
	{
		stringstream temp(dataInput);
		double d;
		vector<double> tempV;
		while ( temp >> d)
		{
			tempV.push_back(d);
		}
		vvElem_.push_back(tempV);
		this->nCol_ = tempV.size();
		tempV.clear();
	}
	this->nRow_ = vvElem_.size();
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Geting a transposion of a matrix
/// 
/// @return no
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::Transpose()
{
	Matrix m(this->nCol_,this->nRow_);
	for( int i = 0; i <  m.nRow_; i++)
	{
		for ( int j = 0; j < m.nCol_; j++)
		{
			m.vvElem_[i][j]=this->vvElem_[j][i];
		}
	}
	return m;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Getting a algebraic complement
/// 
/// @param ii row to split
/// @param jj column to split
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::AlgebraicComplement(int ii, int jj)
{
	Matrix m(this->nRow_-1,this->nCol_-1);
	for( int i = 0; i <  m.nRow_; i++)
	{
		for ( int j = 0; j < m.nCol_; j++)
		{
			if( i < (ii -1) && j < (jj -1))
			{
				m.vvElem_[i][j]=this->vvElem_[i][j];
			}
			else if( i >= (ii -1) && j < (jj -1))
			{
				m.vvElem_[i][j]=this->vvElem_[i+1][j];
			}
			else if( i < (ii -1) && j >= (jj -1))
			{
				m.vvElem_[i][j]=this->vvElem_[i][j+1];
			}
			else if( i >= (ii -1) && j >= (jj -1))
			{
				m.vvElem_[i][j]=this->vvElem_[i+1][j+1];
			}
		}
	}
	return m;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Geting a transposion of a matrix
/// 
/// @return no
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::Triangulate()
{
	Matrix m(*this);
	m.minu_ = false;
	bool flag = true ;
	for ( int i = 1; i < nRow_ ; i++)
		if ( flag)
		{
			for ( int j = i; j < nCol_ ; j++)
				if (flag)
				{
					if ( m.vvElem_[i-1][i-1] == 0)
					{
						flag = false;
						for ( int ii = i; ii < nRow_; ii++)
						{
							if ( m.vvElem_[ii][i-1] != 0)
							{

								for(int k = 0 ; k < nCol_; k++)
								{
									double temp = m.vvElem_[ii][k];
									m.vvElem_[ii][k] = m.vvElem_[i-1][k];
									m.vvElem_[i-1][k] = temp;
								}
								m.minu_ = !(m.minu_);
								flag = true;
								break;
							}					
						}
						
						if (!flag) 
						{ 
							break;
						}
						
						double a1a2(0.0);
						a1a2 = m.vvElem_[j][i-1] / m.vvElem_[i-1][i-1];
						for(int k = 0 ; k < nCol_; k++)
						{						
							m.vvElem_[j][k] -= m.vvElem_[i-1][k] * a1a2;
						}

					}
					else
					{	
						double a1a2(0);
						a1a2 = m.vvElem_[j][i-1] / m.vvElem_[i-1][i-1];
						for(int k = 0 ; k < nCol_; k++)
						{						
							m.vvElem_[j][k] -= m.vvElem_[i-1][k] * a1a2;
						}
					}
				}

		}


		return m;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Getting a inversion of a matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::Inverse()
{
	Matrix m(*this);
	double detT = m.Det();
	
	for (int i = 0; i < m.nRow_; i++)
	{
		for (int j = 0; j < m.nCol_; j++)
		{
			m.vvElem_[j][i] = this->AlgebraicComplement(i+1,j+1).Det() * pow(-1.0,i+j) / detT ;
		}
	}

	return m;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Using gusss elimination to solve a linear matrix equation
/// 
/// @return no
/// 
/// @author Zhang shuai
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
void Matrix::GaussElimination( vector<double>& X, vector<double>& B)
{
	//The Finite Volume Method in Computational Fluid Dynamics An Advanced Introduction with OpenFOAM
	if (vvElem_.size() == X.size() && vvElem_.size() == B.size())
	{
		int N = vvElem_.size();

		for (int k = 0; k < N - 1; k++)
		{
			for (int i = k + 1; i < N; i++)
			{
				double Ratio = vvElem_[i][k] / vvElem_[k][k];

				for (int j = k + 1; j < N; j++)
				{
					vvElem_[i][j] = vvElem_[i][j] - Ratio * vvElem_[k][j];
				}

				B[i] = B[i] - Ratio * B[k];
			}
		}

		X[N - 1] = B[N - 1] / vvElem_[N - 1][N - 1];

		for (int i = N - 2; i >= 0; i--)
		{
			double Term(0);

			for (int j = i + 1; j < N; j++)
			{
				Term = Term + vvElem_[i][j] * X[j];
			}

			X[i] = (B[i] - Term) / vvElem_[i][i];

		}
	}
	else
	{
		cerr << "The input dimension of array is not the same.\nPlease Check the input array." << endl;
	}
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Using gusss seidel iteration method to solve a linear matrix equation
/// 
/// @return no
/// 
/// @author Huang chao
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
void Matrix::GaussSeidel(vector<double>& X, vector<double>& B,double eps)
{
	double error,sum,w(1.3),test(0);
	bool flag(true);

	if (vvElem_.size() == X.size() && vvElem_.size() == B.size())
	{
		int N = vvElem_.size();
		vector<double> Xold(N);
		do
		{
			for(int i = 0; i < N; i++)
			{
				Xold[i] = X[i];
				sum =0.0;
				for(int j = 0; j < N; j++)
				{
					if(j != i) {sum += vvElem_[i][j] * X[j];}
				}

				X[i] = (B[i]-sum)/vvElem_[i][i];

			}

			for(int i = 0; i < N; i++)
			{
				X[i]=w*X[i]+(1-w)*Xold[i];
			}

			for(int i = 0; i < N; i++)
			{
				error=fabs(Xold[i]-X[i])/X[i];
				if(error < eps) {flag = false;}
			}
			test++;

		} while (flag);

	}
	else
	{
		cerr << "The input dimension of array is not the same.\nPlease Check the input array." << endl;
	}


}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Getting a determinate of a matrix
/// 
/// @return double
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
double Matrix::Det()
{
	Matrix m(*this);	

	m = m.Triangulate();

	double mut(1);
	for ( int i = 0 ; i < this->nRow_; i++)
	{
		mut *= m.vvElem_[i][i];
	}
	if(m.minu_) {mut = -mut;}

	return mut;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// Getting the one norm of a matrix
/// 
/// @return double
/// 
/// @author Huang chao
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
double Matrix::OneNorm()
{	
	double mut1(0.0);
	for ( int i = 0 ; i < this->nRow_; i++)
	{
		for ( int j = 0 ; j < this->nCol_; j++)
		{
			mut1 += fabs(vvElem_[i][j]);
		}	
	}
	return mut1;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator + of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::operator + (const Matrix& rhs)
{
	Matrix mTemp(rhs);

	cout << " mTemp.vvElem_.size():\t" <<mTemp.vvElem_.size() << endl;

	for(int i = 0; i < rhs.vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < rhs.vvElem_[0].size(); j++)
		{
			mTemp.vvElem_[i][j] = vvElem_[i][j] + rhs.vvElem_[i][j];
		}
	}

	return mTemp;
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator - of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::operator - (const Matrix& rhs)
{
	Matrix mTemp(rhs);

	for(int i = 0; i < rhs.vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < rhs.vvElem_[0].size(); j++)
		{
			mTemp.vvElem_[i][j] = this->vvElem_[i][j] - rhs.vvElem_[i][j];
		}
	}

	return mTemp;

}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator * of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix Matrix::operator * (const Matrix& rhs)
{
	if(this->vvElem_[0].size() != rhs.vvElem_.size())
	{
		cerr << " The Matrix A cannot be multiplied by Matrix B" << endl;
	}
	Matrix mTemp(rhs);

	for(int i = 0; i < this->vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < rhs.vvElem_[0].size(); j++)
		{
			mTemp.vvElem_[i][j] = 0.0;
		}
	}

	for(int i = 0; i < this->vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < this->vvElem_[0].size(); j++)
		{
			for(int k = 0; k < rhs.vvElem_[0].size(); k++)
			{
				mTemp.vvElem_[i][k] += this->vvElem_[i][j] * rhs.vvElem_[j][k];
			}		
		}
	}

	return mTemp;

}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator () of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang li
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
double& Matrix::operator () (int i, int j)
{

	return this->vvElem_[i][j];

}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator += of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
void Matrix::operator += (const Matrix& rhs)
{
	for(int i = 0; i < rhs.vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < rhs.vvElem_[0].size(); j++)
		{
			this->vvElem_[i][j] = this->vvElem_[i][j] + rhs.vvElem_[i][j];
		}
	}
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator -= of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
void Matrix::operator -= (const Matrix& rhs)
{
	for(int i = 0; i < rhs.vvElem_.size(); i++)
	{
		for(int j = 0; j < rhs.vvElem_[0].size(); j++)
		{
			this->vvElem_[i][j] = this->vvElem_[i][j] - rhs.vvElem_[i][j];
		}
	}
}

// --------------------------------------------------------------------------
/// overload operator = of matrix
/// 
/// @return Matrix
/// 
/// @author Wang jian
/// @date 2016-08-09
/// @reviser 
Matrix& Matrix::operator = (const Matrix& rhs)
{
	this->nRow_ = rhs.nRow_;
	this->nCol_ = rhs.nCol_;

	this->vvElem_.resize(nRow_);
	for(int i = 0; i < rhs.nRow_; i++)
	{
		this->vvElem_[i].resize(nCol_);
	}


	for(int i = 0; i < rhs.nRow_; i++)
	{

		for(int j = 0; j < rhs.nCol_; j++)
		{
			this->vvElem_[i][j] = rhs.vvElem_[i][j];
		}

	}

	this->minu_ = rhs.minu_;

	return *this;

}

Matrix::~Matrix()
{
}


矩阵的c++实现 在大学数学课程《线性代数》中,就有矩阵和行列式的出现,这篇文章主要讲矩阵在c++中的实现和一些用途。此篇文章只写c++的内容,不具体写到数学中矩阵的一些公式、性质。 阅读详情

相关推荐

pentaho-kettle依赖拉取失败?试试这个Maven仓库配置的终极解决方案

本文详细解析了Pentaho Kettle依赖拉取失败的常见原因,并提供了三种Maven仓库配置方案,包括基础pom.xml配置、全局settings.xml设置以及企业级私有镜像仓库搭建。通过实战验证的方法和常见问题排查指南,帮助开发者彻底解决pentaho-kettle依赖问题,提升项目构建效率。

weixin_30275415的博客 205

C++ 实现 Matrix (矩阵)类

​c)实现高斯消元法求解线性方程组Matrixx=GaussianElimination(A,b);​b)实现高斯滤波MatrixB=GaussianFilter(A,H)​a)增广矩阵MatrixAb=AugmentMatrix(A,B);​a)零矩阵Matrixzeros(rows,cols);​b)逆矩阵MatrixIA=Inverse(A);​a)默认构造函数,生成一个1,1列的矩阵。......

m0_58880769的博客 9750

AI图像去噪实战:5种最新深度学习模型在超声图像处理中的效果对比(附代码)

本文对比了2022至2024年间五种前沿深度学习模型在超声图像去噪领域的实战效果,包括FDDL-Net、MG-CNFNet、Dual-TranSpeckle、可控去噪模型及Wave-Mamba。文章深入剖析了各模型的核心创新与架构,并提供了可运行的代码片段,旨在帮助医学影像算法工程师根据不同的性能、速度与临床需求,选择最合适的AI图像去噪解决方案。

1a2s3d4f5g的博客 920

矩阵类的实现

一、实现矩阵类及以下功能(1)编写一个4*4的矩阵类,定义构造函数、复制构造函数;(2)重载运算符“+”和“-”实现矩阵的相应运算;(3)重载运算符&lt;&lt;实现矩阵数据的输出。二、代码(1)头文件 matrix.h#include&lt;iostream&gt; using namespace std; class Matrix{ private: int row; int col;...

Galina Lin的博客 7813

adb详细教程(四)-使用adb启动应用、关闭应用、清空应用数据、获取设备已安装应用列表

adb对于安卓移动端来说,是个非常重要的调试工具。通过ADB可以操作、管理设备上的应用。

公众号|软件测试老吴 3万+

如何使用apifox打包测试用例生成测试套件自动化执行

使用apifox打包测试用例生成测试套件自动化执行

weixin_55613512的博客 2888

C++实战笔记(一):矩阵类

前言   上大学之前就对C++有过一些了解,知道C++是一种功能十分强大的语言。大一时学习了C语言,了解了面向过程的编程方法。现在大三开始学习C++,初步接触了面向对象的编程思想,对C++功能更为着迷,其既有C语言面向过程的特点,又能兼顾对问题对象的操作,自由度很高,是底层架构和高层架构对接的完美工具。   在学习C++的过程中,我将在这里整理学习的笔记,希望能对自己和他人有所帮助。 正文   第...

qq_41599413的博客 1万+

Multisim14.0仿真应用设计(十六)74LS138译码器应用仿真

74LS138为3线-8线译码器。

zhusl6688的博客 2983

一个简单的矩阵类的实现(参照《数据结构C++语言描述》第五章)

// 头文件matrix.h#include using namespace std;template class matrix{public: matrix( int numRows = 1, int numCols = 1, const T& initVal = T() );  vector & operator[]( int i );  const vector & operator

jwqu的专栏 1231

DataCastle-租金预测

ID:编号;时间:房屋信息采集的时间;小区名:房屋所在小区,已脱敏处理;小区房屋出租数量:小区出租房屋数量,已脱敏处理;楼层:0、1、2分别表示楼层低,中,高;总层数:房屋所在建筑的总楼层数,已脱敏处理;房屋面积:房屋面积数值,已脱敏处理;房屋朝向:房屋的朝向;居住状态:房屋的居住状态,表示是否已出租或居住中,已脱敏处理;卧室数量:户型信息,数字表示卧室的个数;卫的数量:户型信息,数字表示卫生间的个数;厅的数量:户型信息,数字表示厅的个数;

优快云 精品推荐 3458

yolov26改进 | 融合改进篇 | 轻量级移动端网络ShuffleNetV2融合CCFM参数量仅百万(附代码+修改教程)

本文介绍ShuffleNetV2与跨尺度特征融合模块CCFM融合改进的YOLOv26。ShuffleNetV2以硬件效率为导向,通过通道分割、轻量卷积和Channel Shuffle减少冗余计算与内存访问,在降低参数量和GFLOPs的同时保持高效特征提取;CCFM进一步加强不同尺度特征交互,弥补轻量主干语义表达不足的问题。本人在轻量模型上测试后,参数量和计算量明显下降,检测精度有一定提升,适合移动端、边缘设备及实时检测任务。文中提供完整代码、配置文件、模块注册及Codex修改思路,方便复现、对比和二次创新。

Snu77的博客 203

数据类设计_图片类设计之1_矩阵类设计(前端架构基础)

学的东西多了,要想办法用出来.C和C++是偏向底层的语言,直接与数据打交道.尝试做一些和数据方面相关的内容。

jllws1的博客 1009

vue2/3 - element表格组件el-table实现懒加载树型(上下级)数据、默认展开和隐藏层级,支持对表格进行修改|新增|删除,解决完成操作后树节点不刷新问题(提供示例代码,一键复制开箱即用

vue2,vue3,elementui,elementPlus,el-table,Table表格组件,表格懒加载数据,element table表格数中的树形结构懒加载,增加后数据不同步更新问题,el-table树形与el-tree树形结构的一键折叠与展开,elementui中el-tree懒加载数据 默认展开最外层节点,Element-plus Table组件树表结构默认展开一级目录,vue实现element table表格树形结构-使用懒加载时-解决子节点增删改后,不刷新子节点数据问题,解决el-tre

✅ 精选推荐文章 1万+

以一维数组存储的矩阵C++语言描述(包括稀疏矩阵三元组的表达),实现矩阵的基本运算(加减乘)及矩阵类的拷贝控制

行主映射:将矩阵依此从每一行的索引从左至右连续编号,将二维矩阵的索引映射为一维数组。 列主映射:将矩阵依此从每一列的索引从上至下连续编号,将二维矩阵的索引映射为一维数组。 本文的多种矩阵均采用行主映射,使用一维数组来表达多种矩阵。例如按照常规对二维矩阵进行描述的C++二维数组中,矩阵元素M(3,5)对应二维数组Array[2][4]。而采用一维映射后,该元素对应一维数组的Array[3*矩阵的列+...

sinat_40408114的博客 1936

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

编译器:C++ (g++)根据main函数中矩阵对象的定义与使用,定义相关的矩阵类Array,并利用运算符重载的方法实现矩阵的加法与输入输出操作。

根据main函数中矩阵对象的定义与使用,定义相关的矩阵类Array,并利用运算符重载的方法实现矩阵的加法与输入输出操作。(为简化问题,矩阵中元素为2位以内整数,要求矩阵按照行列的格式输出,每个元素占3位宽度)/* 请在这里填写答案 */

Luminary_Tianhao的博客 861

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

C++ 矩阵类模板(类模板)

首先输入数据类型,I表示int,D表示double,C表示char,接着输入两个参数m和n,分别表示矩阵的行和列。要求至少包含2个成员函数:矩阵转置函数transport、以及打印输出函数print。编写main函数进行测试,调用类的成员函数完成转置和输出。设计一个矩阵类模板Matrix,支持任意数据类型的数据。接下来输入矩阵的元素,一共m行,每行n个数据。从第二行开始输入每个测试用例的数据。第一行先输入t,表示有t个测试用例。

Zr1ose的博客 535

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

【矩阵类(运算符+-及输入输出重载)】

【问题描述】设计一个2行3列的矩阵类,重载运算符"+"和"-“,能实现矩阵类对象的加减运算;重载流插入运算符”",使之能用于矩阵的输入和输出。【输出形式】输入的两个矩阵的加和减运算后的结果矩阵。【输入形式】输入2个2行3列的矩阵数据。【评分标准】 3个评分点。

武帝为此的博客 1024

【C++ | PTA】矩阵的乘法运算

线性代数中的矩阵可以表示为一个row*column的二维数组,当row和column均为1时,退化为一个数,当row为1时,为一个行向量,当column为1时,为一个列向量。 建立一个整数矩阵类matrix,其私有数据成员如下:该题考察矩阵乘法的基本概念,例如如何判断两个矩阵是否能够相乘如何实现矩阵乘法的核心计算操作等,读者可躬身实践。我是秋说,我们下次见。

等风来 7282

贵州大学2025OJ平台C++第四次

贵州大学OJ平台判题C++第四次。挂科学长来拖累你们一起挂科了,开个玩笑,这当然只是提供便利答案,答案由大模型和自己修改生成,切记修改一些内容再提交哦。在代码之间每隔几个就打几个空行,或者换一下板块顺序,或者换一下变量名大小写顺序什么的。

ZHLER0307241115的博客 782

c++矩阵求和(运算符的重载)

使之能用于该矩阵的输入和输出。,使之能用于矩阵相加(如。

wyt1344的博客 737

7-2 矩阵的乘法运算 二维指针的初始化以及分类讨论思想

7-2 矩阵的乘法运算线性代数中的矩阵可以表示为一个row*column的二维数组,当row和column均为1时,退化为一个数,当row为1时,为一个行向量,当column为1时,为一个列向量。建立该整数矩阵类matrix构造函数;建立一个 *(乘号)的运算符重载,以便于对两个输入矩阵进行乘法运算;主函数里定义三个整数矩阵类对象m1、m2、m3.###输入格式:分别输入两个矩阵,分别为整数矩阵类对象m1和m2。

weixin_67841127的博客 379

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库

专栏系列文章如下: 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵Eigen是一个C++开源线性代数库。它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。请输入以下命令进行安装: 与其他库相比,Eigen的特殊之处在于,它是一个纯用头文件搭建起来的库,这意味着你只能找到它的头文件,而没有类似.so或者.a的二进制文件。在使用时,只需引入Eigen的头文件即可,不需要链接库文件(因为它没有库文

PuddleRubbish的博客 1456

【程序填空题】矩阵(运算符重载)

+i) // 输出matrixA中的数据。// 定义matrixA对象。// 定义matrixB对象。++i) // 输出matrixB对象。// 输入矩阵行n, 列m。++i) // 输入n行m列数据。//补齐CArray的其它成员函数及实现。class CArray //矩阵类。正整数n、m,分表表示矩阵的行、列。// 分配n行m列空间。//CArray构造函数。//CArray析构函数。

zgy11026的博客 1240

C++,提问这个为什么出错?请各位大佬批评指正

错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "class Matrix<float> __cdecl operator*(class Matrix<float> const &,class Matrix<float> const &)" (?$Matrix@M@@ABV0@0@Z),该符号在函数 _main 中被引用 Project6 E:\桌面\Ccode\C++Projects\Project6\Project6\mian62.obj 1。

m0_73469299的博客 119

段错误

实现一个矩阵乘法,主函数有矩阵类m1,m2,m3,重载 * ,运行结果正确却有段错误,求解 ??? #include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; class matrix{ private: int row; int column; int **m...

weixin_30443731的博客 103

数组和矩阵

数组 在图7-1中,从第一行开始,依次对每一行的索引从左至右连续编号,得到图7-2a所示的映射结果。它把二维数组的索引映射为[0,n-1]中的数,这种映射方式称为行主映射( row major mapping)。索引对应的数称为行主次序( row-major order)。 图7-2b是另一种映射模式,称为列主映射图7-1 整型数组score [3] [6]的索引排列表( column major mapping)。 在列主映射中,对索引的编号从最左列开始,依次对每一列的索引从上到下连续编号。 在行主次序

瑞_板凳精神 708
下一篇: 一维热传导问题与C++描述
nevermorphling
博客等级 码龄13年 8粉丝 3原创
评论 10
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值