西工大 数据结构实验 noj 6 实验2.4:稀疏矩阵的乘法

主要依托教学用的ppt上的计算方法写的题解。用rpots索引元素相乘,大意如下图

1)个人写代码时首先是发现矩阵输入正确但相乘过程中却有元素并未参与计算反复查验代码后发现是由于采用了rpos的索引方式循环体由A->rpos[arow]  A->rpos[arow+1]而arow等于A-mu(行边界)时就会导致arow+1出错因此将循环体结尾改成A->rpos[arow+1]-1,循环内容在外部再进行一次内部某步循环结尾改成A->tu

(2)同样的错误在B->rpos[brow]  B->rpos[brow+1]时也同样发生不过我没能第一时间反应过来同样找了很久才发现这个问题然后用了if else的处理方法,其实和上面的解决方式差不多

上代码 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef struct Triple
{
        int  i, j;		/* 行号和列号 */
        int  data;	/* 元素值 */
}Triple;

typedef struct TSMatrix
{
        Triple  num[200];
        int  mu, nu, tu;	/* 行数、列数和非零元个数*/
        int rnum[100],rpos[100];
}TSMatrix,*PTriple;

void print(PTriple P);
PTriple creat()
{ 
    int row;
    PTriple P=(PTriple)malloc(sizeof(TSMatrix));
    scanf("%d %d",&P->mu,&P->nu);
    P->tu=0;
    int i=0;
    while(1)
    {
        scanf("%d %d %d",&(P->num[i].i),&(P->num[i].j),&(P->num[i].data));
        if((P->num[i].i)==0&&(P->num[i].j)==0&&(P->num[i].data)==0) break;
        P->tu++;
        i++;
    }
    for (row=1; row<= P->mu; ++row)
    P->rnum[row] = 0;
    for (int t = 0; t < P->tu; ++t) /*统计每行的非零元个数*/
        ++P->rnum[P->num[t].i];
    P->rpos[1] = 0; 	
    for (row = 2; row <= P->mu; ++row)
        P->rpos[row] = P->rpos[row-1] + P->rnum[row-1];
    return P;
}
PTriple MultiSMatrix (PTriple A, PTriple B, PTriple C)
{
    C=(PTriple)malloc(sizeof(TSMatrix));
    int  arow, brow, ccol, p, q;
    int ctemp[B->nu+1];
    if (A->nu != B->mu) 
        return NULL;
    C->mu = A->mu;
    C->nu = B->nu;
    C->tu = 0;
    if (A->tu!=0&&B->tu!= 0) {
        for (arow=1; arow<= A->mu-1; ++arow) {
            for(int i=1;i<=B->nu;i++)
            ctemp[i]=0;
            C->rpos[arow]=C->tu;
            for (p=A->rpos[arow]; p< A->rpos[arow+1]; ++p) {
                brow=A->num[p].j;
                if(brow<B->mu)
                for (q = B->rpos[brow]; q<B->rpos[brow+1]; ++q)  {
                    ccol=B->num[q].j;
                    ctemp[ccol]+=A->num[p].data*B->num[q].data;
                } //for q
                else
                for (q = B->rpos[brow]; q<B->tu; ++q)  {
                    ccol=B->num[q].j;
                    ctemp[ccol]+=A->num[p].data*B->num[q].data;
                } //for q
            } // for p	
            for (ccol=1; ccol<=C->nu; ++ccol) {
                if (ctemp[ccol]) {
                    C->num[C->tu].i = arow;
                    C->num[C->tu].j = ccol;
                    C->num[C->tu].data = ctemp[ccol];
                    C->tu++;
                    }  //else
                } //if
            } //for ccol
            for(int i=1;i<=B->nu;i++)
            ctemp[i]=0;
            C->rpos[arow]=C->tu;
            for (p=A->rpos[arow]; p< A->tu; ++p) {
                brow=A->num[p].j;
                if(brow<B->mu)
                for (q = B->rpos[brow]; q<B->rpos[brow+1]; ++q)  {
                    ccol=B->num[q].j;
                    ctemp[ccol]+=A->num[p].data*B->num[q].data;
                } //for q
                else
                for (q = B->rpos[brow]; q<B->tu; ++q)  {
                    ccol=B->num[q].j;
                    ctemp[ccol]+=A->num[p].data*B->num[q].data;
                } //for q
            } // for p	
            for (ccol=1; ccol<=C->nu; ++ccol) {
                if (ctemp[ccol]) {
                    C->num[C->tu].i = arow;
                    C->num[C->tu].j = ccol;
                    C->num[C->tu].data = ctemp[ccol];
                    C->tu++;
                    }  //else
                } //if
    } //for arrow
    return C;
}  //if

void print(PTriple P)
{
    for(int m=0;m<P->tu;m++)                                         //输出P矩阵
        printf("%d %d %d\n",P->num[m].i,P->num[m].j,P->num[m].data);
}

void run ()
{
    PTriple Z1=creat();
    PTriple Z2=creat();
    PTriple Z3=MultiSMatrix(Z1,Z2,Z3);
    if(Z3==NULL)
    printf("ERROR");
    else
    print(Z3);
}
int main()
{
    run();
    return 0;
}

顺序存储的线性表 时数 2 性质 验证 内容:1、设线性表存放在向量A[arrsize]的前elenum个分量中,且递增有序。试设计一算法,将x插入到线性表的适当位置上,以保持线性表的有序性。 2、用向量作存储结构,试设计一个算法,仅用一个辅助结点,实现将线性表中的结点循环右移k位的运算。 3、用向量作存储结构,试设计一个算法,仅用一个辅助结点,实现将线性表逆置的运算。 要求:了解线性表的逻辑结构特征,熟练掌握线性表的顺序存储结构的描述方法,及在其上实现各种基本运算的方法。 单链表上的操作 时数 2 性质 验证 内容:1、已知带头结点的动态单链表L中的结点是按整数值递增排序的,试写一算法将值为x的结点插入到表L中,使L仍然有序。 2、设计一算法,逆置带头结点的动态链表L。要求利用原表的结点空间,并要求用尽可能少的时间完成。 3、假设有两个按元素值递增有序的线性表A和B,均以单链表作存储结构,试编写算法将A表和B表归并成一个按元素值递减有序的线性表C,并要求利用原表的空间存放C。 要求:熟练掌握线性表的单链式链接存储结构及在其上实现线性表的各种基本运算的方法。 循环链表和双链表 时数 2 性质 验证 内容:1、假设在长度大于1的单循环链表中,既无头结点也无头指针。s为指向某个结点的指针,试编写算法删除结点*s的直接前驱结点。 2、已知由单链表表示的线性表中,含有三类字符的数据元素(如:字母、数字和其它字符),设计算法构造三个以循环链表示的线性表,使每一个表中只含同一类的字符,且利用原表中的结点空间作为这三个表的空间。(头结点可以另辟空间) 3、有一双链表,每个结点中除有prior、data和next域外,还有一访问频度域freq,在链表被启用前,其值均初始化为零。每当在链表上进行一次LOCATE(L,x)运算,元素值为x的结点中freq域的值增1,并使此链表中结点保持按freq递减的顺序排列,以便使频繁访问的结点总是靠近表头。设计满足上述要求的LOCATE算法。 要求:熟练掌握线性表的循环链式和双链式链接存储结构及在其上实现线性表的各种基本运算的方法。 栈和队列 时数 2 性质 验证 内容:1、设单链表中存放着n个字符,设计算法,判断该字符串中是否有中心对称关系。例如:xyzzyx、xyzyx都算是中心对称的字符串。 2、设计算法判断一个算术表达式的圆括号是否配对。(提示:对表达式进行扫描,遇‘(’进栈,遇‘)’退掉栈顶的‘(’,表达式被扫描完毕,栈为空) 3、假设以带头结点的循环链表表示队列,并只设一个指针指向队尾,编写相应的置队空、入队和出队算法。 要求:掌握栈和队列的数据结构的特点;熟练掌握在两种存储结构上实现栈和队列的基本运算;学会利用栈和队列解决一些实际问题。 串运算的实现 时数 2 性质 验证 内容:1、若X和Y是用结点大小为1的单链表表示的串,设计算法找出X中第一个不在Y中出现的字符。 2、设计一算法,在顺序串上实现串的比较运算strcmp(S,T)。 3、若S和T是用结点大小为1的单链表存储的两个串,设计算法将S中首次与T匹配的子串逆置。 要求:熟练掌握串的顺序和链接存储结构的实现方法;熟练掌握在两种存储结构上实现串的各种运算。 树的应用 时数 2 性质 验证 内容:1、以二叉链表作存储结构,设计求二叉树高度的算法。 2、一棵n个结点的完全二叉树用向量作存储结构,用非递归算法实现对该二叉树进行前序遍历。 3、以二叉链表作存储结构,编写非递归的前序、中序、后序遍历算法。 要求:熟悉二叉树的各种存储结构的特点及适用范围;掌握建立二叉树的存储结构的方法;熟练掌握二叉树的前序、中序、后序遍历的递归及非递归算法;灵活运用递归的遍历算法实现二叉树的其它各种运算。
### 关于稀疏矩阵数据结构 #### 稀疏矩阵定义 稀疏矩阵是指大部分元素为0的矩阵,在实际应用中,如果直接使用二维数组来存储这样的矩阵会浪费大量的空间。因此,对于稀疏矩阵通常采用更高效的存储方式。 #### 存储方式 一种常见的高效存储方法是通过三元组表示法[^3]。该方法只记录非零元素的位置及其值,具体来说就是保存(i,j,value),其中i和j分别是行号和列号,value则是对应的数值。 #### C语言实现示例 下面是在C语言中利用三元组顺序表存储并转置一个稀疏矩阵的例子: ```c #include <stdio.h> #define MAXSIZE 100 /* 定义最大可能的非零元素数量 */ typedef struct { int i; // 行下标 int j; // 列下标 int e; // 非零元素值 } Triple; typedef struct { Triple data[MAXSIZE]; int mu, nu, tu; } TSMatrix; void FastTransposeSMatrix(TSMatrix M, TSMatrix &T){ T.mu=M.nu; T.nu=M.mu; T.tu=(M.tu); if (T.tu) { int col[M.nu+1], tnum[T.nu+1]; for(int col=1;col<=M.nu;++col) num[col]=tnum[col]=0; for(int p=1;p<=M.tu;++p) ++num[M.data[p].j]; tnum[1]=1; for(col=2;col<=M.nu;++col) tnum[col]=tnum[col-1]+num[col-1]; for(p=1;p<=M.tu;++p){ int q=tnum[M.data[p].j]++; T.data[q].i=M.data[p].j; T.data[q].j=M.data[p].i; T.data[q].e=M.data[p].e; } } else{ T.mu=T.nu=T.tu=0; } } ``` 此代码实现了快速转置算法FastTransSMatrix函数,可以有效地计算给定稀疏矩阵A的转置矩阵B,并且采用了优化措施使得时间复杂度降低到O(A.n+A.len)[^2]。
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