数据结构实验之数组三:快速转置

mac2022-06-30  22

                                                                            数据结构实验之数组三:快速转置

                                                                                                  Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic

Problem Description

转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i )。显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 10000 ),求该矩阵的转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。       稀疏矩阵M                             稀疏矩阵T

Input

连续输入多组数据,每组数据的第一行是三个整数mu, nu, tu(tu <= 50),分别表示稀疏矩阵的行数、列数和矩阵中非零元素的个数,随后tu行输入稀疏矩阵的非零元素所在的行、列值和非零元素的值,同一行数据之间用空格间隔。(矩阵以行序为主序)

Output

输出转置后的稀疏矩阵的三元组顺序表表示。

Example Input

3 5 51 2 141 5 -52 2 -73 1 363 4 28

#include <iostream> using namespace std; #define MAXSIZE 12500  //假设非零个数的最大值为12500 typedef int ElemType; //三元组顺序表 typedef struct {     int i,j;  //该非零元的行下标和列下标     int e; }Triple; //三元组 typedef struct {     Triple data[MAXSIZE+1];  //非零元三元组表,data[0]未用     int mu,nu,tu;           //矩阵的行数、列数和非零元个数 }TSMatrix; int num[MAXSIZE],cpot[MAXSIZE]; void FastTransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix T) {//采用三元组储存表示,求稀疏矩阵M的转置矩阵T     T.mu = M.nu; T.nu = M.mu;T.tu = M.tu;     int col,t,p,q;     if(T.tu)     {       for(col=1;col<=M.nu;++col)             num[col] = 0;        for(t=1;t<=M.tu;++t)         ++num[M.data[t].j]; //求M中每一列含非零元的个数        cpot[1] = 1;        //求第col列中第一个非零元素在T.data中的序号        for(col=2;col<=M.nu;++col) cpot[col] = cpot[col-1] + num[col-1];        for(p=1;p<=M.tu;++p)        {            col = M.data[p].j;            q = cpot[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;            ++cpot[col];        }     }     //输出T.data     for(int j=1;j<=T.tu;j++)     {         cout<<T.data[j].i<<" "<<T.data[j].j<<" "<<T.data[j].e<<endl;     } } int main() {     TSMatrix T,M;     while(cin>>M.mu>>M.nu>>M.tu)     {         for(int i=1;i<=M.tu;i++)         {             cin>>M.data[i].i>>M.data[i].j>>M.data[i].e;         }         FastTransposeSMatrix(M,T);     }     return 0; }

转载于:https://www.cnblogs.com/CCCrunner/p/6444592.html

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