转置矩阵,排序

合集下载

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义
矩阵转置是指将矩阵中的元素进行调整,使得原来的行变成列,原来的列变成行,这种运算符号形式上表现为:
对于 m×n 的矩阵A,其转置矩阵表示为 AT,其中 AT 是 n×m 的矩阵。

矩阵转置的几何意义体现在向量空间中,因为矩阵可以看作是向量的集合,而矩阵的转置运算可以看作是这些向量之间的运算,比如:当 m=n(即矩阵A为方阵)的时候,矩阵A中的每一列向量都是矩阵A的一个列向量,矩阵转置的几何意义则是将原矩阵中的每一行向量转换为矩阵A的一个行向量。

因此,可以将矩阵转置的几何意义理解为将矩阵A中的行向量转换为列向量,而原矩阵A的每一行向量都可以表示为其转置矩阵AT的一个列向量。

即:
AT = (a1,a2,…,an)T
其中a1, a2, …,an为原矩阵A的每一行向量。

综上,可以得出矩阵转置的几何意义:矩阵转置是将矩阵A中的行向量转换为列向量,行列向量之间的转换。

- 1 -。

矩阵的转置和伴随矩阵的计算

矩阵的转置和伴随矩阵的计算

矩阵的转置和伴随矩阵的计算矩阵在数学中具有广泛的应用,是线性代数中重要的概念之一。

其中,矩阵的转置和伴随矩阵也是运用比较广泛的一种概念。

矩阵的转置是指将一个矩阵中的行和列交换得到的新矩阵。

如果矩阵A的大小为m*n,那么A的转置矩阵AT的大小就是n*m。

其实际操作就是将原矩阵沿着主对角线镜像,并交换行和列。

例如,如果有一个矩阵A=[1 2 3; 4 5 6],转置矩阵AT就是:AT=[1 4; 2 5; 3 6]。

矩阵的转置有很多应用,其中一个是用于矩阵的乘法。

对于矩阵乘法AB,如果A的大小为m*n,B的大小为n*p,那么乘积C=AB的大小为m*p。

在矩阵乘法中,我们可以看到在乘法运算中,如果A的列数等于B的行数,它们才是可乘的。

但是,在列向量和行向量的乘法中,则没有限制,因为列向量可以看做是一个m*1的矩阵,而行向量则可以看做是一个1*n的矩阵。

另外,在一些数学公式的推导中,矩阵的转置也会被用到。

例如,在求导中,矩阵的转置可以用来得到一个向量的Jacobi矩阵,从而计算偏导数。

伴随矩阵则是指一个矩阵的伴随矩阵的每个元素是该矩阵的代数余子式所组成的矩阵,并且该矩阵转置后得到的矩阵就是原矩阵的逆矩阵。

具体而言,如果矩阵A的大小为n*n,它的代数余子式为Aij,则伴随矩阵的大小也为n*n,其中第i行第j列的元素为Aij的代数余子式。

伴随矩阵常常用于求解线性方程组的解。

对于一个线性方程组Ax=B,如果A存在逆矩阵,那么其解就是x=A^-1*B,而A的逆矩阵就是其伴随矩阵除以该矩阵行列式的结果,即A^-1=adj(A)/det(A)。

因此,我们需要先求出矩阵A的伴随矩阵和行列式,才能得到A的逆矩阵。

此外,伴随矩阵还可以用于矩阵的对角化。

对于一个n*n的矩阵A,如果它满足A的伴随矩阵的特征值都为0,那么A就是可对角化的。

如果A可对角化,我们可以将其表示成一个对角矩阵D和一个可逆矩阵P的乘积形式,即A=PDP^-1,其中P和P^-1的列向量为A的特征向量,D的对角元素为A的特征值。

转置的运算公式范文

转置的运算公式范文

转置的运算公式范文
转置是矩阵的运算,它将矩阵的行列互换,是将一个矩阵的行向量变换为列向量的运算,也可以理解为矩阵转置的概念,转置的运算常常可以用到计算机图像处理,信号处理以及物理学的仿真计算中。

转置运算可以应用于各种矩阵,比如以下转置运算:
1.二维矩阵转置
定义一个二维矩阵A,A的大小是m*n,那么它的转置矩阵A'的大小是n*m,转置运算的结果是:
A'=[a'ij]n*m,其中a'ij=aji
2.三维矩阵转置
定义一个三维矩阵A,A的大小是m*n*p,那么它的转置矩阵A'的大小是p*n*m,转置运算的结果是:
A'=[a'ijk]p*n*m,其中a'ijk=ajik
3.矩阵乘法。

矩阵乘法是一种矩阵操作,它也有助于转置运算。

定义一个二维矩阵A和B,A的大小是m*n,B的大小是n*q,那么矩阵乘法的转置运算的结果是:
A'B'=(AB)'=B'A'
即A'和B'相乘,等同于AB转置。

4.阵列转置
阵列转置是一种多维数组的转置操作,它可以将多维数组任意维转置。

定义一个k维阵列A,A的大小是m1*m2*...*mk,那么它的转置矩阵A'的
大小是mk*...*m2*m1,转置运算的结果是:
A'=[a'ijkl..]mk*...*m2*m1,其中a'ijkl..=ajikl..
5.特殊转置
除了上面提到的标准转置,还有一种特殊的转置。

矩阵转置c语言

矩阵转置c语言

矩阵转置c语言摘要:1.矩阵转置的概念与意义2.矩阵转置的C 语言实现3.示例代码及运行结果4.总结与展望正文:矩阵转置是线性代数中的一个重要概念,它可以将矩阵从一种表示形式转换为另一种表示形式。

矩阵转置在实际应用中有着广泛的应用,例如在图像处理、信号处理等领域。

本文将介绍矩阵转置的概念以及如何在C 语言中实现矩阵转置。

首先,我们来了解一下矩阵转置的概念。

设矩阵A 是一个m×n 矩阵,矩阵转置是将矩阵A 的行和列互换位置,得到一个新的矩阵A",使得A"是一个n×m 矩阵。

矩阵转置并不改变矩阵的行数和列数,但改变了元素的排列顺序。

接下来,我们将介绍如何在C 语言中实现矩阵转置。

为了实现矩阵转置,我们需要编写一个函数来完成这个任务。

首先,定义一个结构体来表示一个矩阵,如下所示:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct {int row;int col;double *data;} Matrix;```接着,编写一个函数`MatrixTranspose`来实现矩阵转置。

这个函数接收一个`Matrix`类型的参数,返回一个指向转置后矩阵的指针。

具体实现如下:```cMatrix *MatrixTranspose(Matrix *A) {Matrix *A_transpose = (Matrix *)malloc(sizeof(Matrix));A_transpose->row = A->col;A_transpose->col = A->row;A_transpose->data = (double *)calloc(A_transpose->row *A_transpose->col, sizeof(double));for (int i = 0; i < A->row; i++) {for (int j = 0; j < A->col; j++) {A_transpose->data[j * A_transpose->row + i] =A->data[i * A->col + j];}}return A_transpose;}```为了验证我们的实现是否正确,我们可以编写一个测试程序。

旋转矩阵的转置

旋转矩阵的转置

旋转矩阵的转置
旋转矩阵是描述一个空间中旋转变换的矩阵。

对于二维空间,旋转矩阵是一个二阶方阵,对于三维空间,旋转矩阵是一个三阶方阵。

旋转矩阵的转置是指将该矩阵的行和列交换得到的矩阵,也就是将原矩阵的第i行变成第i列,第j列变成第j行。

对于旋转矩阵来说,它的转置矩阵和它的逆矩阵是相等的。

旋转矩阵的转置可以用于旋转变换的逆运算,即将对象从一个旋转后的坐标系转换回原坐标系。

具体而言,如果一个对象在旋转后的坐标系中的坐标为[x', y'],则它在原坐标系中的坐标可以通过旋转矩阵的转置与[x', y']的乘积得到。

旋转矩阵的转置还可以用于解决一些计算问题,比如求解旋转矩阵的特征值和特征向量等。

因为旋转矩阵是一个正交矩阵,它的转置矩阵也是正交矩阵,因此可以方便地对其进行求解。

总之,旋转矩阵的转置是旋转变换的重要操作之一,它可以用于逆运算和解决一些计算问题。

- 1 -。

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义在线性代数中,矩阵转置是一种常见的操作,它可以将矩阵的行和列进行互换。

从几何的角度来看,矩阵转置其实就是对矩阵所代表的线性变换进行了一种特定的操作,这种操作有着深刻的几何意义。

让我们来看一个简单的二维矩阵的转置。

假设有一个二维矩阵A,表示为:A = [a b][c d]其中,a、b、c、d为矩阵A的元素。

对矩阵A进行转置操作,得到的转置矩阵记为A^T,表示为:A^T = [a c][b d]可以看出,矩阵A的行变成了转置矩阵A^T的列,而矩阵A的列变成了转置矩阵A^T的行。

这种行列互换的操作实际上对应了一个几何上的“旋转”操作,即原先矩阵A中的行向量变成了转置矩阵A^T中的列向量,而原先矩阵A中的列向量变成了转置矩阵A^T中的行向量。

对于高维矩阵,转置操作也具有类似的几何意义。

在三维空间中,一个矩阵表示了一个三维向量空间中的线性变换。

对这个矩阵进行转置操作,就相当于对这个三维向量空间进行了一个旋转操作,即原先矩阵中的行向量变成了转置矩阵中的列向量,而原先矩阵中的列向量变成了转置矩阵中的行向量。

这种行列互换的操作实际上改变了原先线性变换的方向和性质,使得线性变换在空间中的表现也发生了相应的变化。

除了旋转之外,矩阵转置还可以对应其他几何上的操作,比如镜像。

在二维空间中,对一个矩阵进行转置操作,实际上就相当于对原先的线性变换进行了关于对角线的镜像操作。

这种镜像操作不仅改变了线性变换的方向,还改变了线性变换的对称性,使得线性变换在空间中的表现也发生了相应的变化。

总的来说,矩阵转置的几何意义在于其对应了线性变换在空间中的一种特定操作,这种操作可以是旋转、镜像或其他几何变换。

通过矩阵转置,我们可以更加直观地理解线性代数中的概念和原理,同时也可以更深入地理解线性变换在几何空间中的作用和表现,从而更好地应用线性代数的知识解决实际问题。

矩阵快速转置算法详解

矩阵快速转置算法详解

矩阵快速转置算法详解好啦,今天我们来聊聊矩阵快速转置算法,这可是个让人觉得又爱又恨的话题。

矩阵嘛,想必大家都不陌生,毕竟它就像我们生活中的一张大表格,记录着各种数据。

可这转置,听起来就像是魔法一样,把行变成列,列又变回行,这其中可有不少讲究。

想象一下,一个矩阵就像是你的冰箱,里面装着各种各样的食材。

平常你打开冰箱,看到一层层整齐的食物,心里就觉得舒服。

不过,有时候你也想换个角度,看看这些食材在不同位置的组合。

这个时候,转置就登场啦!转置后的矩阵,就像是你重新整理过的冰箱,虽然东西没变,但看上去就是更有条理,更让人一目了然。

转置到底是怎么个操作呢?其实就是把矩阵里的元素交换位置。

比如,原本在第一行第二列的元素,现在要跑到第二行第一列。

听起来简单对吧?但当你的矩阵大得像个足球场,里面的元素多得跟星星一样,那可就得小心翼翼,别让它们跑丢了。

这里就需要一个“快速”的方法,避免慢吞吞的操作,简直就是搬家时的“火速搬迁”,让你几乎感觉不到麻烦。

说到快速转置算法,最经典的就是“分块转置”。

这就像你在打扫房间的时候,通常不会一次性把所有东西都搬出去,而是先把几个小块整理好。

这个算法也是如此,把大矩阵分成小块,分别转置,然后再合并。

这种方法就像是在料理过程中,把大菜分成几道小菜,最后汇聚成一桌美食,既高效又省力。

分块的方法还有个好处,就是它能更好地利用缓存,提高处理速度,简直是个聪明的“小调皮”。

转置过程中,你可能会碰到一些小坑,比如说对称矩阵。

它们就像是一对双胞胎,无论怎么交换,最后看上去都是一样的。

对此,快速转置算法能巧妙地利用这一点,不用额外的空间,就能轻松搞定,简直让人拍手叫好。

就像生活中遇到的那些小聪明,总是能在关键时刻帮你一把,真是妙不可言。

转置算法的实现可不仅仅是写代码那么简单。

想象一下,代码里的每一行都像是一位舞者,它们需要配合默契,才能让整个矩阵的转置变得流畅自如。

这时候,算法的优化就显得尤为重要。

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义

矩阵转置的几何意义介绍在线性代数中,矩阵是一个重要的数学工具,用于描述线性方程组、向量空间以及线性变换等。

矩阵转置是矩阵运算中的一种操作,它将矩阵的行与列进行交换,从而得到一个新的矩阵。

矩阵转置在几何学中有着重要的意义,本文将对矩阵转置的几何意义进行深入探讨。

矩阵转置的定义与性质首先,我们先来回顾一下矩阵转置的定义和一些基本性质。

定义设A是一个m×n的矩阵,其转置矩阵记作A T,定义为一个n×m的矩阵,其中A T的第i行第j列元素等于A的第j行第i列元素。

性质1.(A T)T = A,即转置的转置等于原矩阵。

2.(A + B)^T = A^T + B^T,即两个矩阵的和的转置等于它们的转置的和。

3.(kA)^T = kA^T,其中k是一个实数。

4.(AB)^T = B^T A^T,即两个矩阵的乘积的转置等于它们的转置的逆序乘积。

矩阵转置的几何意义矩阵转置在几何学中有着重要的几何意义。

接下来,我们将从多个角度来探讨矩阵转置的几何意义。

1. 列向量与行向量的转换矩阵转置将原矩阵的列向量转换为新矩阵的行向量,同时将原矩阵的行向量转换为新矩阵的列向量。

这一几何意义可以通过矩阵乘法的几何意义进行解释。

考虑一个矩阵A乘以一个列向量v的运算,即Av。

它表示将向量v进行线性变换,变换后的结果可以理解为A的列向量的线性组合。

而当我们对矩阵A进行转置后,得到的矩阵A T与向量v进行乘法运算,即A Tv,其结果表示将向量v进行线性变换,变换后的结果可以理解为A的行向量的线性组合。

这一几何意义可以更形象地理解为,当我们将原矩阵表示为n个列向量的组合时,转置矩阵表示为n个行向量的组合,而原矩阵与转置矩阵的乘积则表示为行向量和列向量之间的内积。

2. 向量的正交性质在几何学中,向量的正交性质是一个重要的性质,它描述了两个向量之间的垂直关系。

矩阵转置在描述向量的正交性质时发挥着重要的作用。

考虑一个矩阵A的两个列向量,分别为a和b。

线性代数第一章矩阵的转置

线性代数第一章矩阵的转置
矩阵转置的性质
矩阵转置具有一些重要的性质,如$(A+B)^T=A^T+B^T$、$(AB)^T=B^TA^T$、$(A^T)^T=A$等,这 些性质在基变换过程中具有重要作用。
实例分析:利用矩阵转置进行向量空间基变换
实例描述
基变换过程
结果分析
考虑二维平面上的一个向量空间,其 原基为$begin{bmatrix} 1 0 end{bmatrix}$和$begin{bmatrix} 0 1 end{bmatrix}$,现需要将其变换为 新基$begin{bmatrix} 1 1 end{bmatrix}$和$begin{bmatrix} -1 1 end{bmatrix}$。
线性代数第一章矩阵的转置
• 矩阵转置基本概念 • 矩阵转置与线性变换 • 特殊类型矩阵的转置 • 矩阵转置在方程组求解中应用 • 矩阵转置在向量空间中应用 • 总结与回顾
01
矩阵转置基本概念
矩阵转置定义
01
将矩阵的行和列互换得到的新矩 阵称为原矩阵的转置矩阵。
02
对于任意矩阵A,其转置矩阵记为 AT或A',满足AT=A'。
关键知识点总结
01
02
03
04
$(kA)^T = kA^T$,其中$k$ 是常数
$(AB)^T = B^TA^T$
对称矩阵:若矩阵$A$满足 $A^T = A$,则称$A$为对称
矩阵。
反对称矩阵:若矩阵$A$满足 $A^T = -A$,则称$A$为反
对称矩阵。
常见误区提示
误区一
认为只有方阵才能进行转 置操作。实际上,任何形 状的矩阵都可以进行转置。
误区二
错误地认为$(AB)^T = A^TB^T$。正确的公式是 $(AB)^T = B^TA^T$。

矩阵的转置 向量空间

矩阵的转置 向量空间

矩阵的转置向量空间
转置是矩阵运算中的一个重要概念,它可以将一个矩阵的行和列互换位置,从而得到一个新的矩阵。

转置操作通常用T表示。

在向量空间中,矩阵的转置有着重要的应用。

它可以帮助我们理解向量空间中的线性变换和矩阵的性质。

通过转置,我们可以获得有关矩阵的重要信息,例如矩阵的秩、特征值等。

矩阵的转置操作是一种简单而有用的操作。

它可以将矩阵的行向量转换为列向量,或者将列向量转换为行向量。

这种转换可以在很多问题中起到关键作用。

在转置操作中,矩阵的元素保持不变,只是改变了元素的位置。

例如,如果一个矩阵A的第i行第j列的元素是a_ij,那么在转置后的矩阵A的第j行第i列的元素就变成了a_ji。

转置操作有很多重要的性质。

首先,两次转置操作等价于原始矩阵,即(A^T)^T = A。

其次,转置操作保持矩阵的加法和数乘运算,即(A + B)^T = A^T + B^T,(kA)^T = kA^T。

这些性质使得转置操作在矩阵运算中具有重要的地位。

除了转置操作,还有一种相关的概念叫做共轭转置。

共轭转置是在转置的基础上,将矩阵中的元素取复共轭。

它在复数和复矩阵的运算中起到重要的作用。

矩阵的转置是向量空间中的一个重要概念。

它可以帮助我们理解矩阵的性质和线性变换。

通过转置操作,我们可以得到有关矩阵的重要信息,并在矩阵运算中起到关键作用。

转置操作具有一些重要的性质,使得它在矩阵运算中具有重要的地位。

通过学习和理解转置操作,我们可以更好地掌握向量空间和矩阵运算的知识。

数据结构25:矩阵转置算法(三元组顺序表)

数据结构25:矩阵转置算法(三元组顺序表)

数据结构25:矩阵转置算法(三元组顺序表)矩阵的转置实际上就是将数据元素的⾏标和列标互换,即 T(i,j) = M(j,i) 。

例如:图1 矩阵的转置相应地,三元组表转变为:图2 三元组表矩阵的转置,经历了三个步骤:矩阵的⾏数 n 和列数 m 的值交换;将三元组中的i和j调换;转换之后的表同样按照⾏序(置换前的列序)为主序,进⾏排序;实现三元组的转换,重点在第三步,实现算法有两种。

普通算法普通算法的实现过程为:1. 将矩阵的⾏数和列数进⾏调换;2. 遍历表 a 的 j 列(查找 j 的值,从 1 ⼀直到未转置之前的矩阵的列数 m ),遍历的过程,就可以⾃动存储为表 b 的形式。

因为在表 a 中 i 列的数值是从⼩到⼤的,在根据 j 列由上到下的遍历时, i 列同样也是有序的。

实现代码:TSMatrix transposeMatrix(TSMatrix M, TSMatrix T){ //⾏和列置换 T.m = M.n; T.n = M.m; T.num = M.num; if (T.num) { int q = 0; //依次遍历M矩阵的列(从1开始),的遍历的过程中将⾏标和列标置换,得到置换后的三元表T for (int col=1; col<=M.m; col++) { for (int p=0; p<M.num; p++) { 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].data = M.data[p].data; q++; } } } } return T;}此算法的时间复杂度关键在于嵌套的两个 for 循环,时间复杂度为O(m*num),和矩阵的列数以及⾮ 0 元素的个数的乘积成正⽐,如果稀疏矩阵的⾮ 0 元素很多的情况,使⽤这个算法,虽然⼀定程度上节省了空间,但是时间复杂度会很⾼。

线性代数第一章矩阵的转置

线性代数第一章矩阵的转置

2 5
1

2

反对称矩阵的主要特点是: 主对角线上的元素为0,其余
2 5 0 1 的元素关于主对角线互为相

1
2
1
0

反数.
特别 两个同阶的反对称矩阵的和还是反对称矩阵, 反对称矩阵的数乘也是反对称矩阵.但两个反对称矩 阵的乘积不一定是反对称矩阵.
例 2.设 A(aij)3为一 3阶 个实矩A 阵 0.,若
a j1

(b1i
,
b2 i
,
,
bni
)
a j
2


a
jn


n
bki a jk
k 1
n
a b jk ki , (i 1,2,..., m; j 1,2,..., s)
k 1
于(是 A)B T : B TA T
1 0
例1
已知
A

$2 矩阵的转置
1、定义 把矩阵 A的行换成同序数的列得到的新矩 阵,叫做 A的转置矩阵,记作 A .or. A .
1 4

A1 4
2 5
2, A T 8


2 2
5 8

.
2、运算规律
B9 6,
BT

9

6

.
(假定所有运算合法,A B 是矩阵,R)

CT

AAT
T
ATAC,
所以C为对称矩阵. 设 BAAT,
则 BT AAT TATAB,
所以B为反对称矩阵.
AAATAAT C B , 命题得证.

矩阵转置写入表格

矩阵转置写入表格

矩阵转置写入表格全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:矩阵转置是指将原矩阵的行列互换得到一个新的矩阵的操作。

在数学和计算机科学领域,矩阵转置是一个常见的操作,通常用来帮助我们对数据进行处理和分析。

在本文中,我们将介绍如何将一个矩阵进行转置,并将转置后的结果写入表格中。

让我们来看一个简单的例子。

假设我们有一个3x2的矩阵A,如下所示:A = [[1, 2],[3, 4],[5, 6]]要对这个矩阵进行转置,我们只需要将原矩阵的行列互换,得到一个2x3的新矩阵B,如下所示:可以看到,矩阵A的第一行变成了矩阵B的第一列,矩阵A的第二行变成了矩阵B的第二列,以此类推。

这就是矩阵转置的基本操作。

要将转置后的矩阵写入表格中,我们可以使用电子表格软件,比如Microsoft Excel或Google Sheets。

下面我们就以Microsoft Excel 为例,介绍如何将矩阵转置并写入表格中。

我们在Excel中创建一个新的工作表。

在工作表中,我们可以将原始矩阵A的数据填入一个矩形区域,比如A1:B3。

接着,我们选择一个空的区域,比如D1:F2,这就是我们要写入转置后的矩阵的地方。

=TRANSPOSE(A1:B3)然后按下Enter键,Excel会自动将矩阵A的转置写入到D1:F2区域中。

这样,我们就完成了矩阵转置并将结果写入表格的操作。

通过这种方法,我们可以很方便地对矩阵进行转置操作,并将结果写入表格中,方便我们进行数据分析和处理。

矩阵转置在计算机科学和数据处理中有着广泛的应用,能够帮助我们更好地理解和利用数据。

希望本文能够对您有所帮助,谢谢阅读!第二篇示例:矩阵转置是线性代数中非常重要的概念,它可以将矩阵的行和列互换,从而得到一个新的矩阵。

在实际应用中,经常会有需要将矩阵进行转置的情况,例如在计算机图形学中,将顶点坐标矩阵转置可以方便地进行坐标变换和平移操作。

在本文中,我们将介绍如何使用Python语言进行矩阵转置,并将转置后的矩阵写入表格中。

转置矩阵的求法

转置矩阵的求法

转置矩阵的求法转置矩阵是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。

在数学和计算机科学中,转置矩阵是一种常见的操作,它可以用于解决各种问题,例如矩阵的乘法、线性方程组的求解等。

下面我们将介绍转置矩阵的求法。

一、定义设A是一个m×n的矩阵,其转置矩阵记作AT,即AT=[aij]T=[aji]其中,1≤i≤m,1≤j≤n,aij表示A的第i行第j列元素,aji表示AT的第i列第j行元素。

二、求法1. 直接法直接法是指通过对原矩阵的行和列进行互换得到转置矩阵。

具体来说,设A是一个m×n的矩阵,其转置矩阵AT可以通过以下步骤求得:(1)将A的第1行变为AT的第1列;(2)将A的第2行变为AT的第2列;(3)将A的第3行变为AT的第3列;(4)以此类推,将A的第i行变为AT的第i列,直到将A的第m行变为AT的第n列为止。

例如,设A=[123456],则其转置矩阵AT为[1 2 3][4 5 6]2. 公式法公式法是指通过矩阵的定义和性质得到转置矩阵的表达式。

具体来说,设A是一个m×n的矩阵,其转置矩阵AT可以通过以下公式求得:AT=[aji]=[aij]T其中,1≤i≤m,1≤j≤n,aij表示A的第i行第j列元素,aji表示AT的第i列第j行元素。

例如,设A=[123456],则其转置矩阵AT可以通过以下公式求得:AT=[123456]T=[14 25 36]三、性质转置矩阵具有以下性质:1. (AT)T=A即矩阵的转置矩阵的转置矩阵等于原矩阵本身。

2. (A+B)T=AT+BT即矩阵的和的转置等于矩阵的转置的和。

3. (kA)T=kAT即矩阵的常数倍的转置等于常数倍的矩阵的转置。

4. (AB)T=BTAT即矩阵的乘积的转置等于右矩阵的转置乘以左矩阵的转置。

例如,设A=[123],B=[456],则有AB=[32 32][78 78][124 124]AT=[14][25][36]BT=[45][56][67]因此,有(AB)T=[32 78 124][32 78 124]BTAT=[32 78 124][32 78 124]可以看出,它们是相等的。

矩阵的转置

矩阵的转置

B的主对角线上的元素bii是实数的平方和,及
bii ai21 ai22 ai23 0(i 1, 2, 3).再由题设A 0知,
A至少有一个元素ail
0,则bii
0,于是B 0. Page
11
注:对称矩阵的乘积不一定是对称矩阵
0 1 01 1 1 1 2 1

1 0
0 0
0 1
,
bni
)
a
j
2
M
n
bki a jk
k 1
n
a jn
a jk bki (i 1, 2,L , m; j 1, 2,L , s)
k 1
于是( AB)T BT AT .
性质4的推广 有限个矩阵乘积的转置( A1 A2 L Ar )T ArT L A2T A1T
Page 5
例1. 已知
( AB)T 与BT AT是同型矩阵,而且
( AB)T 的i行j列元素 ( AB)的j行i列元素
( A的j行)(B的i列)
n
a jk bki k 1 Page 4
BT AT的i行j列元素 (BT的i行)( AT的j列)
(B的i列)T ( A的j行)T
aj1
(b1i , b2i ,L
2、转置矩阵的运算性质
1
AT
T
A;
2 A BT AT BT ;
3 AT AT ; P
4 ABT BT AT .
a1
(5)
(a1 a2 L
an )T
a2
M
an
Page 3
性质4的证明
证明:设A是s n矩阵,B是n m矩阵, 则AB是s m矩阵,( AB)T 为m s矩阵; BT 为m n矩阵,AT 为n s矩阵, 故BT AT 为m s矩阵,

矩阵的转置、对称矩阵和可逆矩阵

矩阵的转置、对称矩阵和可逆矩阵

不同.
称为矩阵 的伴随矩阵.
性质
证明

故 同理可得
逆矩阵的概念和性质 定义 对于 阶矩阵 ,如果有一个 阶矩阵 , 使得 则说矩阵 是可逆的,并把矩阵 称为 的逆矩阵.
例设
说明 若 是可逆矩阵,则 的逆矩阵是唯一的. 若设 和 是 的可逆矩阵, 则有
可得 所以 的逆矩阵是唯一的,即
定理1 矩阵 可逆的充要条件是
,且
证明 若 可逆,
按逆矩阵的定义得 证毕
奇异矩阵与非奇异矩阵的定义
推论 证明
逆矩阵的运算性质 证明
证明
逆矩阵的求法
例4 求方阵
的逆矩阵.

同理可得 故
例5 解
例6 设 解
于是
例7
例8
解 给方程两端左乘矩阵
给方程两端右乘矩阵 得
给方程两端左乘矩阵
给方程两端右乘矩阵 得
主要内容
1. 转置矩阵 2. 对称矩阵与反对称矩阵 3. 可逆矩阵
1、转置矩阵

转置矩阵的运算性质
例1 已知 解法1
解法2
2. 对称矩阵与反对称矩阵
对称阵: 设 A 为 n 阶方阵,如果满足
,即
那末 A 称为对称矩阵.
对称矩阵的元素以主对角线为对称轴.
反对称阵: 设 A 为 n 阶方阵,若满足 则称 A 为反对称矩阵.
,即
显然,反对称矩阵的主对角元都是零.
例2 注:对称矩阵的乘积不一定是对称矩阵.
例3 设列矩阵 证明
满足
思考题
成立的充要条件是什么?


成立的充要条件为
3. 可逆矩阵
定义 由 阶方阵 的元素所构成的行列式, 叫做方阵 的行列式,记作 或

矩阵转置的运算法则(7篇)

矩阵转置的运算法则(7篇)

矩阵转置的运算法则(7篇)以下是网友分享的关于矩阵转置的运算法则的资料7篇,希望对您有所帮助,就爱阅读感谢您的支持。

篇一第二节矩阵的转置• • • 一、定义二、运算规律三、特殊矩阵一、定义把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵,叫做A 的转置矩阵,记作AT 或A′ . B = ( 9 6), ⎛ 1 4⎞⎛ 1 2 2⎞ T ⎜⎛9⎞ A = 2 5⎟. 例A=⎜⎟, T ⎜⎟ B = ⎜⎟. 4 5 8⎠⎜ 2 8⎟⎝⎝ 6⎠⎝⎠λ 二、运算规律(假定运算合法, A,B是矩阵,∈R ) (1) A( )TT=AT( A + B )T = AT + BT (2)(3)( λ A ) = λ AT(4)( AB ) = B AT TT特别( A1 A2 L An−1 An ) = AnT An−1T L A2T A1TT下面证明( AB )T = BT AT . 证明:思路:先证两矩阵行数和列数相同,再证每个元素对应相等. 设A是s ×n矩阵, B是n × m 矩阵, 则AB 是s × m 矩阵,( AB )T 是m × s矩阵; B T 为m × n矩阵, AT 为n × s 矩阵, 故 B T AT 为m × s矩阵; ∴( AB )T 与B T AT 是同型矩阵 .( AB )T 的i行j列元素= ( AB )的j行i列元素=( A 的j 行) ( B 的i 列) = ∑ a jk bkik =1nB A 的i行j列元素= ( B 的i行)( A 的j列)T T T T⎡ a j1 ⎤⎢a ⎥ T T ⎢ j2 ⎥ = ( B的i列) ( A的j行) = ( b 1 i , b 2 i , L , b ni ) ⎢ M ⎥⎢a ⎥⎣ jn ⎦= ∑ bki a jk = ∑ a jk bki , ( i = 1, 2 , L , m , j = 1, 2 , L , s )k =1 k =1nn= ( AB )T 的i行j列元素∴( AB)T = BT AT .⎛ 1 0⎞⎜ 2 3⎟, B = ⎛ 2 例1 已知A = ⎜⎜4 ⎟⎝⎜ 4 5⎟⎝⎠⎛ 2 ⎛ 1 0⎞⎜ 2 3 ⎟⎛ 2 1 ⎞ = ⎜ 16 解AB = ⎜⎟⎜ 4 3⎟⎜⎠⎜⎜ 4 5⎟⎝⎝⎠⎝ 28 ⎛ 2 16 28 ⎞∴AB = ⎜()1 11 19 ⎟⎝⎠T1⎞ , 求( AB )T , BT AT . ⎟ 3⎠ 1⎞ 11 ⎟⎟ 19 ⎟⎠而⎛ 2 4 ⎞⎛ 1 2 4 ⎞⎛ 2 16 28 ⎞ B A =⎜⎟⎜ 0 3 5 ⎟ = ⎜ 1 11 19 ⎟⎝ 1 3 ⎠⎝⎠⎝⎠T TT T T 显然( AB ) = B A3.特殊矩阵1) 对称矩阵定义设A为n阶方阵,若AT = A ,即aij = a ji,那么称A 为对称矩阵. 如特点:它的元素以主对角线为对称轴对应相等.注意两个同阶的对称矩阵的和还是对称矩阵,对称矩阵的数乘也是对称矩阵.但两个对称矩阵的乘积不一定是对称矩阵.⎛ 1 0 1 −1⎞⎜⎟⎜ 0 − 1 3 1⎟⎜ 1 3 2 2⎟⎜⎜ − 1 1 2 0⎟⎟⎠⎝2) 反对称矩阵定义设A 为n 阶方阵,若AT = − A,即aij = − a ji , 那么称A 为反对称矩阵. 如⎛⎜反对称矩阵的特点是:主对⎜⎜角线上的元素为0,其余的元⎜素关于主对角线互为相反数. ⎝1⎞ 1 0 5 −2 ⎟⎟ −2 −5 0 1 ⎟⎟ −1 2 −1 0 ⎠ 0 2 −1注意两个同阶的反对称矩阵的和还是反对称矩阵, 反对称矩阵的数乘也是反对称矩阵.但两个反对称矩阵的乘积不一定是反对称矩阵.例2 设A = ( aij ) 3 为一个3阶实矩阵, 若A ≠ 0, 证明: AAT 为对称矩阵且AAT ≠ O .证明Q (AA ) = ( A ) ⎡ a11 a12 令B = AAT = ⎢ a21 a22 ⎢⎢ a31 a32 ⎣T TT TA = AA , 故AA 为对称矩阵.T T Ta13 ⎤⎡ a11 a23 ⎥⎢ a12 ⎥⎢ a33 ⎥⎢ a13 ⎦⎣a21 a22 a23a31 ⎤ a32 ⎥ , ⎥ a33 ⎥⎦则bij = ai 1a j 1 + ai 2 a j 2 + ai 3 a j 3 ( i , j = 1, 2, 3).上式取j = i , 得bii = ai21 + ai22 + ai23 ≥ 0( i = 1, 2, 3).由题设A ≠ 0知, A至少有一个元素akl ≠ 0, 则bkk > 0, 于是B = AAT ≠ O .例3 证明任一n阶矩阵A都可表示成对称阵与反对称阵之和.(p.16习题1.2 5) 证明令 C = A + AT,则C T = ( A + AT )T = AT + A = C ,所以C为对称矩阵.令B = A − AT , 则BT = ( A − AT )T = AT − A = − B,所以B为反对称矩阵.C B A+ A A− A ∴A= + = + , 命题得证. 2 2 2 2T T第三节矩阵的分块• 一、矩阵的分块• 二、分块矩阵的运算规则一、矩阵的分块具体做法:将矩阵用若干条纵线和横线分成许多个小矩阵,每一个小矩阵称为子块,以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵. ⎛ a 1 0 0⎞⎛ a 1 0 0⎞⎛ B ⎞例⎜⎟⎜⎟⎜ 1⎟⎞⎜ 0 a 0 0 ⎟ = B , A = ⎜ 0 a 0 0 ⎟ = ⎛ A O ⎟, A=⎜⎜ 1 0 b 1⎟⎜ E B ⎠⎟⎜ 2⎟ 1 0 b 1 ⎜⎟⎝ B3 ⎠⎜⎜⎜ 0 1 1 b⎟⎝⎟⎟⎜ 0 1 1 b⎟⎝⎠⎝⎠注:分块时首先满足E,再考虑对角或三角矩阵,然后考虑O以及其它的特殊矩阵. 按行分块或按列分块是两种特殊的分块形式.二、分块矩阵的运算规则分块矩阵的运算规律与普通矩阵规律运算相类似.1.矩阵的加法设A与B为同型矩阵,采用相同的分块法,有⎛ A11 ⎜ A=⎜ M ⎜A ⎝ s1 L L A1 r ⎞⎛ B11 ⎟⎜ M ⎟, B = ⎜ M ⎜B A sr ⎟⎠⎝ s1 L L B1 r ⎞⎟ M ⎟ B sr ⎟⎠其中Aij 与Bij 为同型矩阵,则⎛ A11 + B 11 ⎜ M A+ B =⎜⎜A +B s1 ⎝ s1 L L A1 r + B 1 r ⎞⎟ M ⎟. A sr + B sr ⎟⎠2.数乘⎛ A11 L A1r ⎞⎛ λA11 L λA1r ⎞⎟⎜⎟⎜ A=⎜ M M ⎟, λ ∈R, 则λA = ⎜ M M ⎟. ⎜A L A ⎟⎜ λA L λA ⎟⎝ s1 sr ⎠⎝ s1 sr ⎠3.乘法设矩阵Am×l , Bl×n 分块成⎛ A11 L A1t ⎞⎛ B11 L B1r ⎞⎜⎟⎜⎟ A=⎜M M ⎟ ,B=⎜ M M ⎟, ⎜A L A ⎟⎜B L B ⎟ st ⎠ tr ⎠⎝ s1 ⎝ t1其中分块矩阵Ai 1 , Ai 2 ,L , Ait 的列数分别等于B1 j , B2 j ,L , Btj 的行数.⎛ C11 L C1r ⎞⎟那么AB = ⎜ M M ⎟⎜⎜C L C sr ⎟⎝s1 ⎠其中 C ij = ∑ Aik Bkj ( i = 1,L , s; j = 1,L , r ) .k =1t4.转置⎛ A11 ⎜ A=⎜ M ⎜A ⎝ s1T ⎛ A11 L AsT1 ⎞ L A1r ⎞⎟⎟则AT = ⎜ M M ⎟. M ⎟, ⎜⎟⎜ AT L AT ⎟ L Asr ⎠ sr ⎠⎝ 1r分块矩阵的转置为先大转置,而后小转置.5.分块对角矩阵设A为n阶方阵,若A的分块矩阵只有在主对角线上有非零子块(这些非零子块必须为方阵),其余子块全为零, 那么方阵A就称为分块对角阵.⎛ A1 即如⎜ A=⎜⎜⎜⎝ A2 ⎞⎟⎟⎟ O ⎟ As ⎠Ai ( i = 1,2,L s )都是方阵.⎛1 ⎜0 ⎜⎜0 ⎜⎜0 ⎜0 ⎝0 1 1 0 00 2 3 0 00 0 0 2 10⎞ 0⎟⎟ 0⎟⎟ 1⎟ 5⎟⎠是分块对角阵.⎡ A1 A2 ⎤⎡ B1 例3 设A = ⎢⎥的列分块法与B ⎢ 0 ⎣0 A4 ⎦⎣的行分块法一致, 求AB .rn− rB2 ⎤ r B4 ⎥ n − r ⎦解根据分块矩阵的乘法规则,有⎡⎤⎡ A1 A2 ⎤⎡ B1 B2 ⎤⎢A1 B1 A1 B2 + A2 B4 ⎥ AB = ⎢ . ⎥⎢0 B ⎥= ⎢⎥ A4 B4 ⎣ 0 A4 ⎦⎣ 4⎦ 0 ⎦⎣例4 设A,B都是n阶上三角阵,证明:AB是上三角阵. 证一A , B 为上三角阵, 故当n ≥ i > j ≥ 1时, a ij = 0 , bij = 0 . ⎛ a11 a12 L a1n ⎞⎜ a22 L a2 n ⎟设C = ( c ij ) n× n = AB . ⎜⎟⎜ O M ⎟则当n ≥ i > j ≥ 1时, ⎜⎟ ann ⎠⎝ n i −1 nc ij = ∑ a ik b kj = ∑ a ik b kj + ∑ a ik b kjk =1 k =1 k=i= ∑ 0 × bkj + ∑ aij × 0 = 0.k =1 k =ii −1n故AB为上三角阵.证二:数学归纳法. n = 1时, A = a, B = b, AB = ab, 成立.设两个n − 1阶上三角阵的乘积是上三角阵 .下面考虑n阶的情况, 对A, B做如下分块:⎡ a11 A=⎢⎣0A2 ⎤⎡ b11 ⎥, B = ⎢ 0 A4 ⎦⎣B2 ⎤ B4 ⎥⎦A4 , B4 都是n − 1 阶上三角阵 .由归纳假设, A4 B4是n − 1阶上三角阵, 则⎡ a11b11 则AB = ⎢⎣ 0a11 B2 + A2 B4 ⎤⎥ A4 B4 ⎦于是, AB 是上三角阵 .由归纳法 .命题结论成立 .小结1.矩阵的转置与运算规律2.对称阵与反对称阵3.矩阵的分块4.分块矩阵的运算篇二南京信息工程大学实验(实习)报告实验(实习)名称矩阵的转置日期11.15得分指导老师崔萌萌系计软院专业软嵌年级大二班次1姓名张越学号[1**********]一、实验目的矩阵的转置c语言实现二、实验内容矩阵的转置三、实验步骤#include “malloc.h”#include “stdio.h”#define MAXSIZE 11#define ROW_ 11#define COL_ 11typedef struct{int row,col;int e;}Triple;typedef struct{Triple data[MAXSIZE+1]; int m,n,len;}TSMatrix;void FastTransposeTSMatrix(TSMatrix A,TSMatrix *B){ int num[MAXSIZE],pos[MAXSIZE];int i,col,p;B->n=A.m;B->m=A.n;B->len=A.len;if(B->len){for(col=1;colnum[col]=0;}for(i=1;inum[A.data[i].col]++;}pos[1]=1;for(i=2;ipos[i]=pos[i-1]+num[i-1];}for(i=1;icol=A.data[i].col;p=pos[col];B->data[p].col=A.data[i].row; B->data[p].row=A.data[i].col; B->data[p].e=A.data[i].e;pos[col]++;}}}void main(){int i,j;int num[ROW_][COL_]={0}; int a[8]={1,4,3,3,7,8,6,1};int b[8]={2,7,2,8,3,2,7,4};int c[8]={12,9,-3,14,24,18,15,-7}; TSMatrix A,*B;A.m=ROW_-1;A.n=COL_-1;A.len=8;for(i=1;iA.data[i].row=a[i-1];A.data[i].col=b[i-1];A.data[i].e=c[i-1];num[a[i-1]][b[i-1]]=c[i-1];}printf(“\n”);printf(“转换之前:\n\n”);for(i=1;ifor(j=1;jprintf(“%-3d”,num[i][j]);}printf(“\n”);}printf(“\n三元组表:\n\nrow col E\n”);for(i=1;i{printf(“ %d %d %d\n”,A.data[i].row,A.data[i].col,A.data[i].e); }B=(TSMatrix *)malloc(sizeof(TSMatrix)); FastTransposeTSMatrix(A,B);for(i=1;ifor(j=1;jnum[i][j]=0;}}for(i=1;ilen;i++){num[B->data[i].row][B->data[i].col]=B->data[i].e; }printf(“转换之后:\n\n”);for(i=1;ifor(j=1;jprintf(“%-3d”,num[i][j]);}printf(“\n”);}printf(“\n三元组表:\n\nrow col E\n”);for(i=1;ilen;i++){printf(“ %d %d %d\n\n”,B->data[i].row,B->data[i].col,B->data[i].e); }}四、实验结果五、实验小结输入数据可以用文件输入提高测试效率篇三矩阵的转置把一矩阵A的行列互换,所得到的矩阵称为A的转置,记为A .可确切地定义如下:定义5 设a11a12 a1nA aa2122 a2n,as1as2 asn 所谓的转置就是指矩阵a11a21 as1A a12a22 as2.a1na a2nsn显然,s n矩阵的转置是n s矩阵.矩阵的转置适合以下的规律:(A ) A, (A B) A B , (AB) B A , (kA) kA . (16)表示两次转置就还原,这是显然的.练习:A 112 ,B 2 10 113421求(AB) ,B A .(16) (17) (18) (19)1TTT对称矩阵反对称矩阵定义:设A为n级方阵,若A满足1)A A,则称A 为对称矩阵.2)A A,则称A为反对称矩阵.对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相等.例3:证明任一n阶矩阵A都可以表示成对称矩阵与反对称矩阵之和。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

段梦园20131602310069 计本2班*转置矩阵:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define OK 1#define ERROR 0#define TRUE 1#define FALSE 0#define MAXSIZE 100typedef int Status;typedef float ElemType;typedef struct{int i,j;ElemType e;}Triple;typedef struct{Triple data[MAXSIZE+1];int mu,nu,tu;}TSMatrix;TSMatrix NewMatrix(int m,int n);Status InsertElem(TSMatrix *M,int row,int col,ElemType e);Status FindElem(const TSMatrix *M,int row,int col,ElemType *e);Status TransposeSMatrix(const TSMatrix *M,TSMatrix *T);Status FastTransposeSMatrix(const TSMatrix *M,TSMatrix *T);Status MultSMatrix(const TSMatrix *M,const TSMatrix *T,TSMatrix *Q);void PrintSMatrix(const TSMatrix *M);int main(){TSMatrix M=NewMatrix(3,4);TSMatrix T;TSMatrix Q;InsertElem(&M,3,2,16);InsertElem(&M,2,2,18);printf("\nM:");PrintSMatrix(&M);FastTransposeSMatrix(&M,&T);printf("\nT(Transpose of M):");PrintSMatrix(&T);MultSMatrix(&M,&T,&Q);printf("\nM*T=");PrintSMatrix(&Q);return 0;}TSMatrix NewMatrix(int m,int n){TSMatrix M;M.mu=m;M.nu=n;M.tu=0;return M;}Status InsertElem(TSMatrix *M,int row,int col,ElemType e){ int i,t,p;if(M->tu>=MAXSIZE){printf("\nError:There is no space in the matrix;\n");return ERROR;}if(row>M->mu||col>M->nu||row<1||col<1){printf("\nError:Insert position is beyond the arrange.\n");return ERROR;}p=1;if(M->tu==0){M->data[p].i=row;M->data[p].j=col;M->data[p].e=e;M->tu++;return OK;}for(t=1;t<=M->tu;t++)if((row>=M->data[t].i)&&(col>=M->data[t].j))p++;if(row==M->data[t-1].i && col==M->data[t-1].j){M->data[t-1].e=e;return OK;}for(i=M->tu;i>=p;i--){M->data[i+1].i=M->data[i].i;M->data[i+1].j=M->data[i].j;M->data[i+1].e=M->data[i].e;}M->data[p].i=row;M->data[p].j=col;M->data[p].e=e;M->tu++;return OK;}Status FindElem(const TSMatrix *M,int row,int col,ElemType *e){ int p;for(p=1;p<=M->tu;p++)if(M->data[p].i==row&&M->data[p].j==col){*e=M->data[p].e;return TRUE;}return FALSE;}Status TransposeSMatrix(const TSMatrix *M,TSMatrix *T){ int col,p,q;T->mu=M->nu; T->nu=M->mu; T->tu=M->tu;if(T->tu){q=1;for(col=1;col<=M->mu;col++)for(p=1;p<=M->tu;p++)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;q++;}}return OK;}Status FastTransposeSMatrix(const TSMatrix *M,TSMatrix *T){ int col,t,p,q,*num,*cpot;T->mu=M->nu; T->nu=M->mu; T->tu=M->tu;if(T->tu){num=(int *)malloc(sizeof(int)*M->tu);cpot=(int *)malloc(sizeof(int)*M->tu);if(!(num&&cpot)){printf("Apply for memory error.\n");exit(0);}for(col=1;col<=M->nu;col++) num[col]=0;for(t=1;t<=M->tu;t++) ++num[M->data[t].j];cpot[1]=1;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[q].e;++cpot[col];}}return OK;}Status MultSMatrix(const TSMatrix *M,const TSMatrix *T,TSMatrix *Q){ int i,j,k,p;ElemType m,t,s;if(M->nu!=T->mu){printf("Sorry,these two matrice can't multiply.\n");return ERROR;}Q->mu=M->mu; Q->nu=T->nu; Q->tu=0;p=1;for(i=1;i<=Q->mu;i++){for(j=1;j<=Q->nu;j++){s=0;for(k=1;k<=M->nu;k++){if(FALSE==FindElem(M,i,k,&m))continue;if(FALSE==FindElem(T,k,j,&t))continue;s+=m*t;}if(s!=0){Q->data[p].i=i;Q->data[p].j=j;Q->data[p].e=s;p++;Q->tu++;}}}return OK;}void PrintSMatrix(const TSMatrix *M){int i,j,p=1;printf("\nsize:%d ר¢ %d\n",M->mu,M->nu);if(!M->tu){printf("%g\n",0.0);return;}for(i=1;i<=M->mu;i++){for(j=1;j<=M->nu;j++){if(i==M->data[p].i && j==M->data[p].j){printf("%g\t",M->data[p].e);p++;}else{printf("%g\t",0.0);}}printf("\n");}printf("\n");}*插入排序:#include<iostream>using namespace std;#define MAXSIZE 30void InsertSort(int r[],int n) {int i,j;for(i=2;i<=n;i++){r[0]=r[i]; //r[0]用作哨兵单元j=i-1;while(r[0]<r[j]){r[j+1]=r[j]; //记录后移j--;}r[j+1]=r[0];for(j=1;j<=n;j++){cout << r[j] << " ";}cout << endl;}}int main(){int n,i;int r[MAXSIZE];cout << "请输入总个数n的值";cin >> n;cout << "请输入序列(空格分开)" ;for( i=1 ; i <= n ; i++ ){cin >> r[i];}InsertSort(r,n);}*折半排序:#include<iostream>using namespace std;#define MAXSIZE 30void BinaryInsertSort(int r[],int n){int i, low, high, mid;for( i = 2; i <= n; i++) {r[0] = r[i]; //r[0]用作哨兵单元low = 1;high = i-1;while(low <= high){mid = (low + high)/2;if (r[mid] > r[0]){high = mid - 1;}else{low = mid + 1;}}for (int j = i - 1; j > high; j-- ){r[j+1] = r[j]; //记录后移}r[high + 1] = r[0];for(int j = 1; j <= n; j++) {cout << r[j] << " ";}cout << endl;}}int main(){int n,i;int r[MAXSIZE];cout << "请输入总个数n的值" ;cin >> n;cout <<"请输入序列(空格分开)" ;for( i=1 ; i <= n ; i++ ){cin >> r[i];}BinaryInsertSort(r,n);}*希尔排序:#include<iostream>using namespace std;#define MAXSIZE 30void ShellSort(int r[],int n) {for (int d = 10; d != 1;) {d = d/2;int i,j;for(i = 1 + d; i <= n; i++){r[0] = r[i];j = i-d;while( r[0] < r[j]){r[j+d] = r[j];j -= d;}r[j+d]=r[0];}for(j = 1; j <= n; j++){cout << r[j] << " ";}cout << endl;}}int main(){int n,i;int r[MAXSIZE];cout << "请输入总个数n的值" ;cin >> n;cout <<"请输入序列(空格分开)" ;for( i=1 ; i <= n ; i++ ){cin >> r[i];}ShellSort(r,n);;}*归并排序:#include<iostream>#include<cstdlib>using namespace std;class mergeSort{public:int* Ptr;int len;mergeSort();void set();void Sort(int *arr,int len);void numDisplay();} ;mergeSort() {Ptr=nullptr;len=0;}void set(){int num;int* ptr(nullptr);cout<<"请输入数组的长度:";cin>>len;ptr=new int[len];for(int i=0;i<len;i++) {cout<<"输入第"<<i+1<<"个数字:";cin>>num;*(ptr+i)=num;}Ptr=ptr;}void Sort(int *arr,int len){if(len>1) {int length=len/2;int* num1(nullptr);int* num2(nullptr);num1=new int[length];num2=new int[len-length];for(int i=0;i<length;i++)*(num1+i)=*(arr+i);for(int i=0,j=length;i<len-length;i++,j++)*(num2+i)=*(arr+j);for(int i=0;i<length;i++)cout<<*(num1+i)<<" ";cout<<endl;for(int i=0;i<len-length;i++)cout<<*(num2+i)<<" ";cout<<endl; Sort(num1,length);Sort(num2,len-length);int k=0,i=0,j=0;while(i<length&&j<len-length) {if(*(num1+i)<*(num2+j)){*(arr+k)=*(num1+i);i++;}else{*(arr+k)=*(num2+j);j++;}k++;}if(i==length)for(int temp=j;temp<len-length;temp++){*(arr+k)=*(num2+temp);k++;j++;}elsefor(int temp=i;temp<length;temp++){*(arr+k)=*(num1+temp);k++;i++;}for(int h=0;h<len;h++)cout<<*(arr+h)<<" ";cout<<endl;}}void numDisplay(){if(Ptr==nullptr)cout<<"数字不存在"<<endl;elsefor(int i=0;i<len;i++){cout<<*(Ptr+i)<<" ";}cout<<endl;}int main(int argc, int* argv[]) {mergeSort T;T.set();T.numDisplay();T.Sort(T.Ptr,T.len);T.numDisplay();system("pause");return 0;}。

相关文档
最新文档