【数据结构】稀疏矩阵

什么是稀疏矩阵？

简单的说，设矩阵Amn中有s个非零元素，若s远远小于矩阵元素的总数，则称A为稀疏矩阵。s与m x n的比称为矩阵的稀疏因子。

当用数组存储稀疏矩阵中的元素时，仅有少部分的空间被利用，造成空间的浪费，为了节省存储空间，可以采用一种压缩的存储方法来表示稀疏矩阵。

由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，还必须同时记下元素所在的行和列的位置(i, j)。因此，稀疏矩阵A中的一个非零元素可由一个三元组唯一确定。C++中可以表示为：

template <class T>
struct Triple {
    int row;
    int col;
    T value;
};

用一个上述元素对应的一维数组来压缩存储稀疏矩阵中的非零元素，便可以实现压缩存储。

但是，这样的存储方法使得一些矩阵的运算变得比较复杂，下面介绍这种存储方式下的转置运算：
转置运算便是将对应的行变成列，列变成行。m * n的矩阵变换之后变成n * m的矩阵。

const int MAX = 100;
template <typename T>
class SparseMatrix
{
public:
    SparseMatrix(int r, int c, int t, Triple<T> datatemp[]);
    ~SparseMatrix();
    void Trans1(SparseMatrix<T> & B);