稀疏矩阵可以用三元组顺序表进行压缩存储方式。

A、

B、

C、

D、

[说明]

若一个矩阵中的非零元素数目很少且分布没有规律，则称之为稀疏矩阵。对m行n列的稀疏矩阵M，进行转置运算后得到n行m列的矩阵MT，如图3-1所示

为了压缩稀疏矩阵的存储空间，用三元组(即元素所在的行号、列号和元素值、表示稀疏矩阵中的一个非零元素，再用一维数组逐行存储稀疏矩阵中的所有非零元素也称为三元组顺序表)。例如，图3-1所示的矩阵M相应的三元组顺序表如表3-1所示。其转置矩阵MT的三元组顺序表如表3-2所示。

函数TransposeMatrix(Matrix M)的功能是对用三元组顺序表表示的稀疏矩阵M进行转置运算。

对M实施转置运算时，为了将M中的每个非零元素直接存入其转置矩阵MT三元组顺序表的相应位置，需先计算M中每一列非零元素的数目(即MT中每一行非零元素的数目)，并记录在向量num中；然后根据以下关系，计算出矩阵M中每列的第一个非零元素在转置矩阵MT三元组顺序表中的位置：

cpot[0]=0

cpot[j]=cpot[j-1]+num[j-1]) /*j为列号*/

类型ElemType，Triple和Matrix定义如下：

typedef int ElemType;

typedef struct{ /*三元组类型*/

int r,c; /*矩阵元素的行号、列号*/

ElemType e; /*矩阵元素的值*/

}Triple;

typedef struct{ /*矩阵的元组三元组顺序表存储结构*/

int rows,cols,elements; /*矩阵的行数、列数和非零元素数目*/

Triple data[MAXSIZE];

}Matrix;

[C语言函数]

int TransposeMatrix(Matrix M)

{

int j,q,t;

int *num, *cpot;

Matrix MT; /*MT是M的转置矩阵*/

num=(int*)malloc(M.cols*sizeof(int));

cpot=(int*)malloc(M.cols*sizeof(int));

if(!num ||cpot)

return ERROR;

MT.rows=(1); /*设置转置矩阵MT行数、列数和非零元素数目*/

MT.cols=(2);

MT.elements=M.elements;

if(M.elements＞0){

for (q=0 ; q＜M. cols ; q++)

num[q]=0;

for (t=0; t＜M.elements;++t) /*计算矩阵M中每一列非零元素数目*/

num [M.data[t].c]++;

/*计算矩阵M中每列第一个非零元素在其转置矩阵三元组顺序表中的位置*/

(3);

for(j=1;j＜M.cols;j++)

cpot[j]=(4);

/*以下代码完成转置矩阵MT三元组顺序表元素的设置*/

for(t=0;t＜M.elements;t++){

j=(5); /*取矩阵M的一个非零元素的列号存入j*/

/*q为该非零元素在转置矩阵MT三元组顺序表中的位置(下标)*/

q=cpot[j];

MT.data[q].r=M.data[t].c;

MT.data[q].c=M.data[t].r;

MT.data[q].e=M.data[t].e;

++cpot[j]; /*计算M中第j列的下一个非零元素的目的位置*/

}/*for*/

} /*if*/

free(num); free(cpot);

/*此处输出矩阵元素，代码省略*/

return OK;

}/*TransposeMatrix*/

A．二维数组和三维数组

B．三元组表和散列

C．三元组表和十字链表

D．散列和十字链表

A．

B．

C．

D．

B.10

C.72

D.74

B.(10，8，6)

C.(7，10，8)

D.(7，8，10)

B三元组表和散列表

C三元组表和十字链表

D散列表和十字链表

A.二维数组

B.三元组和哈希表

C.哈希表和十字链表

D.三元组和十字链表

A.二维数组和三维数组

B.三元组和散列

C.三元组和十字链表

D.散列和十字链表