三元组顺序表稀疏矩阵加法实现A+B,不增加A,B之外的储存空间,O(m+n)的时间复杂度

三元组顺序表加法实现A+B,不增加A,B之外的储存空间,O(M+N)的时间复杂度

  • 参考链接
  • 先定义需要用到类
    • 接下来便是算法的主体部分了(略微冗长)
  • 方法二 (效率较低的版本)

参考链接

链接: https://blog.csdn.net/weixin_34355881/article/details/85808635.
#这个算法我是看这个博客上的,不过那里是图片,使用c实现,需要看原代码的话是在这里的5.22题,算法主体几乎一样

先定义需要用到类

这个是用c++定义的两个类,分别是三元组节点和矩阵,这里的成员函数我就不分开写了,也不是很多

using eleType = int;
const int maxsize = 100;
class triple
{
public:
	int row, col;
	eleType ele;
	triple(int row,int col,eleType ele):row(row),col(col),ele(ele){}
	triple():row(0), col(0), ele(0) {}
};
	bool operator==(const triple& a,const triple& b) { return (a.row == b.row && a.col == b.col); }	//仅用来判断序号是否相等,不判断元素值

这里面写了几种这个矩阵的初始化方式,等会方便测试使用,但是并没有很严格的逻辑,但是测试够用了

class TSMatrix
{
	
public:
	triple data[maxsize + 1];
	int row, col, len;
	TSMatrix(int row, int col, int len = 0) :row(row), col(col), len(len) {}	//默认长度为零,每插入一个加一
	TSMatrix() :row(0), col(0), len(0) {}
	TSMatrix(const TSMatrix& tsm) :row(tsm.row), col(tsm.col), len(tsm.len) 
	{ 
		for (int i = 0; i < tsm.len; i++)
			data[i] = tsm.data[i];
	}
	TSMatrix(triple trp[], int eleNum)		//用数组来初始化矩阵,elenum表示初始化的元素个数
	{
		len = eleNum;
		row = 0; col = 0;
		for (int i = 0; i < eleNum; i++)
		{
			data[i] = trp[i];
			if (trp[i].row > row)	//取出这几个元素中的行和列的最大值,
				row = trp[i].row;
			if (trp[i].col> col)
				col = trp[i].col;
		}
	}
	ostream& print(ostream& os = cout) const
	{
		int dataindex = 0;
		for (int i = 0; i <= row; i++) 
		{
			for (int j = 0; j <= col; j++)
			{
				if (i == data[dataindex].row && j == data[dataindex].col)
				{
					cout << data[dataindex].ele << '\t';
					dataindex++;
				}
				else
					cout << "0\t";
			}
			cout << endl;
		}
		return os;
	}
};
ostream& operator<<(ostream& os, const TSMatrix& tmp) { return tmp.print(os); }

接下来便是算法的主体部分了(略微冗长)

bool TSMadd(TSMatrix& A, TSMatrix B)
{
	if (A.col != B.col || A.row != B.row)	//矩阵格式不相等退出
	{
		cout << "两个相加矩阵的格式错误" << endl;
		return 0;
	}
	int m(B.len), n(0), k(-1);
	for (int i = A.len-1; i >=0; i--)	//把A中的元素往后移B.len个位置
	{
		A.data[i + B.len] = A.data[i];
	}
	
	while (m < A.len + B.len && n < B.len)		//进行A和B的元素的遍历
	{
		if (A.data[m].row < B.data[n].row)		//外层的row比较
			A.data[++k] = A.data[m++];
		else if (A.data[m].row > B.data[n].row)
			A.data[++k] = B.data[n++];
		else									//若row相等则再比较col
		{
			if (A.data[m].col < B.data[n].col)
				A.data[++k] = A.data[m++];
			else if (A.data[m].col > B.data[n].col)
				A.data[++k] = B.data[n++];
			else
			{
				if (A.data[m].ele + B.data[n].ele)		//这里要注意的是假如两者元素相加为0,意味着这个值不能存起来,因为三元组里只储存非零值
				{
					k++;
					A.data[k].col = A.data[m].col;
					A.data[k].row = A.data[m].row;
					A.data[k].ele = A.data[m].ele + B.data[n].ele;
				}
				m++;		//这里就是为零的情况
				n++;
			}
		}
	}
	while (m < A.len + B.len)
		A.data[++k] = A.data[m++];
	while (n < B.len)
		A.data[++k] = B.data[n++];
	A.len = k;
	return 1;
}

他这里的逻辑不会很难,主要就是把A和B的元素有row到col进行比较,外层循环是比对row,内层循环是比对col,谁小谁排前面,然后比较后的结果的存储在A中,这也就是为什么。
最后的两个while是因为A或者B都有可能没有比较完全,这意味着可能在A这个序列里面

接下来是测试代码

int main()
{
	
	triple data1[6] = { {0,1,1},{0,2,2},{1,2,3}, {3,6,6},{4,1,2},{5,6,8} };	//这里的顺序必须合法,因为以下的初始化当中没有为它自动排序的功能
	triple data2[7] = { {0,1,1},{0,2,-2},{1,2,3},{2,5,6}, {3,6,-6},{4,1,2},{5,6,-6} };	
	
	TSMatrix tsm1(data1, 6);
	TSMatrix tsm2(data2, 7);
	TSMatrix tsm3(tsm1);
	cout << tsm3;
	cout << "***分割线***" << endl;
	TSMadd(tsm3,tsm2);
	cout << tsm3;
	system("pause");
 }

这个是运行的结果。
三元组顺序表稀疏矩阵加法实现A+B,不增加A,B之外的储存空间,O(m+n)的时间复杂度_第1张图片
然后接下来的是自己一开始写的时候的思路,复杂度要大,应该是O(m*n)
但是要简单一些,通过调用插入的这个函数,这个函数既可以用作修改,也可以用作初始化

方法二 (效率较低的版本)

首先实现定义一个枚举量,因为这个插入函数有不同的两种作用,可以用作普通插入,亦可用来做加法

enum mode {insert, add};
void TSMtrInsert(TSMatrix& tsm, triple trp, mode m = insert)	//默认情况下就是插入
{
	int i = 0;
	for (; i < tsm.len; i++)
	{
		if (tsm.data[i].row == trp.row && tsm.data[i].col == trp.col)	//倘若插入的元素位置重合
		{
			if(m == insert)		//替换掉原来的元素值,然后退出
				tsm.data[i].ele = trp.ele;
			else if(m == add) tsm.data[i].ele += trp.ele;		// 相加后退出
			return;
		}
		//否则取到这个插入位置
		if(trp.row < tsm.data[i].row)
			break;
		if (trp.row == tsm.data[i].row && trp.col < tsm.data[i].col)
			break;
	}
	for (int j = tsm.len; j > i; j--)	//这个位置后的元素后移一位,然后插入
	{
		tsm.data[j] = tsm.data[j - 1];
	}

	tsm.data[i] = trp;
	tsm.len++;
}

之后便是重载加号

TSMatrix operator+(const TSMatrix& a,const TSMatrix& b)
{
	TSMatrix c(a);
	if (a.col != b.col || a.row != b.row)	//矩阵格式不相等退出
	{
		cout << "两个相加矩阵的格式错误" << endl;
		return c;
	}
	c.col = a.col; c.row = c.row;
	for (int i = 0; i < b.len; i++)
		TSMtrInsert(c, b.data[i], add);
	return c;
}

测试函数如下

int main()
{

	triple data1[6] = { {0,1,1},{0,2,2},{1,2,3}, {3,6,6},{4,1,2},{5,6,8} };	//这里的顺序必须合法,因为以下的初始化当中没有为它自动排序的功能
	triple data2[7] = { {0,1,1},{0,2,-2},{1,2,3},{2,5,6}, {3,6,-6},{4,1,2},{5,6,-6} };	
	
	TSMatrix tsm1(data1, 6);
	TSMatrix tsm2(data2, 7);
	TSMatrix tsm3 = tsm1 + tsm2;
	cout << tsm3;
	system("pause");
 }

这个此的内容就到这了,内容很普通,没啥高级算法,有一些错误在所难免,有的话请指正。

你可能感兴趣的:(题目解答)