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稀疏矩阵置换的讲解

这篇文章主要介绍了稀疏矩阵置换的讲解,通过具体代码讲解7281并且分析了稀疏矩阵置换的讲解的详细步骤与相关技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了稀疏矩阵置换的讲解。分享给大家供大家参考文章查询地址https://www.b2bchain.cn/7281.html。具体如下:

三元组表示

typedef struct {
int i,j; //i行j列
elemtype e;
}triple;
typedef struct{
triple data[maxsize+1]; //不用data[0]
int mu,nu,tu; //行数,列数,非零个数
}tsmatrix;

稀疏矩阵提取

从稀疏矩阵m
0 12 9 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
-3 0 0 0 0 14 0
0 0 24 0 0 0 0
0 18 0 0 0 0 0
15 0 0 -7 0 0 0
提取出非零值
i j v
1 2 12
1 3 9
3 1 -3
3 6 14
4 3 24
5 2 18
6 1 15
6 4 -7

实现置换

方法:行列值互换,i和j互换,重新排序
刚才的非零值可成为一个矩阵的样子
这个矩阵是以列序排列的
(a11,a21,a12,a22…);

-3 12 9 14
15 18 24 -7

代码

int TransposeSMatrix(TSMatrix m,TSMatrix &t) //m为刚才的非零矩阵(里面的i和j因提取而改变),t为转置矩阵(转换到这里)

t.mu = m.nu;t.nu = m.mu; t.tu=m.tu; //行列互换
if(t.tu){
q = 1;
for(col = 1;col<=m.nu; ++col) //和里面的if一起看是为了从列开始往下置换
for(p = 1;p <= m.tu; ++p){ //最多有tu个非零值
if(m.data[p].j == col){
t.data[q].i = m.data[p].j; t.data[q].j = m.data[p].i;
t.data[q].e = m.data[p].e;++p; //i,j互换再赋值。注意mi和j已经改变



return 1;

这样便实现了置换时间复杂度:nu*tu

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