数据结构程序设计-矩阵的运算

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数据结构实验五矩阵的压缩存储与运算学习资料

数据结构实验五矩阵的压缩存储与运算学习资料

数据结构实验五矩阵的压缩存储与运算第五章矩阵的压缩存储与运算【实验目的】1. 熟练掌握稀疏矩阵的两种存储结构(三元组表和十字链表)的实现;2. 掌握稀疏矩阵的加法、转置、乘法等基本运算;3. 加深对线性表的顺序存储和链式结构的理解。

第一节知识准备矩阵是由两个关系(行关系和列关系)组成的二维数组,因此对每一个关系上都可以用线性表进行处理;考虑到两个关系的先后,在存储上就有按行优先和按列优先两种存储方式,所谓按行优先,是指将矩阵的每一行看成一个元素进行存储;所谓按列优先,是指将矩阵的每一列看成一个元素进行存储;这是矩阵在计算机中用一个连续存储区域存放的一般情形,对特殊矩阵还有特殊的存储方式。

一、特殊矩阵的压缩存储1. 对称矩阵和上、下三角阵若n阶矩阵A中的元素满足= (0≤i,j≤n-1 )则称为n阶对称矩阵。

对n阶对称矩阵,我们只需要存储下三角元素就可以了。

事实上对上三角矩阵(下三角部分为零)和下三角矩阵(上三角部分为零),都可以用一维数组ma[0.. ]来存储A的下三角元素(对上三角矩阵做转置存储),称ma为矩阵A的压缩存储结构,现在我们来分析以下,A和ma之间的元素对应放置关系。

问题已经转化为:已知二维矩阵A[i,j],如图5-1,我们将A用一个一维数组ma[k]来存储,它们之间存在着如图5-2所示的一一对应关系。

任意一组下标(i,j)都可在ma中的位置k中找到元素m[k]= ;这里:k=i(i+1)/2+j (i≥j)图5-1 下三角矩阵a00 a10 a11 a20 … an-1,0 … an-1,n-1k= 0 1 2 3 …n(n-1)/2 …n(n+1)/2-1图5-2下三角矩阵的压缩存储反之,对所有的k=0,1,2,…,n(n+1)/2-1,都能确定ma[k]中的元素在矩阵A中的位置(i,j)。

这里,i=d-1,(d是使sum= > k的最小整数),j= 。

2. 三对角矩阵在三对角矩阵中,所有的非零元素集中在以主对角线为中心的带内状区域中,除了主对角线上和直接在对角线上、下方对角线上的元素之外,所有其它的元素皆为零,见图5-3。

matlab程序设计矩阵及其运算

matlab程序设计矩阵及其运算

matlab程序设计矩阵及其运算1. 矩阵的定义和表示在matlab中,矩阵是一种常用的数据结构,用于存储和处理多维数据。

矩阵由行和列组成,每个元素都有一个唯一的位置。

在matlab中,可以通过方括号[ ]来定义和表示矩阵。

以下是一些常见的矩阵定义:一维行向量:matlabA = [1 2 3 4 5];一维列向量:matlabB = [1; 2; 3; 4; 5];二维矩阵:matlabC = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];可以使用size()函数获取矩阵的维度信息,例如:matlab[m, n] = size(C); % m为行数,n为列数2. 矩阵的运算matlab中的矩阵可以进行各种运算,包括基本的加减乘除运算、转置运算、矩阵乘法运算等。

2.1 加法和减法矩阵的加法和减法可以使用+和-运算符进行,例如:matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];C = A + B; % 矩阵的加法D = A B; % 矩阵的减法2.2 矩阵乘法矩阵乘法在matlab中使用运算符进行,例如:matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];C = A B; % 矩阵的乘法2.3 转置运算矩阵的转置表示将矩阵的行和列互换,使用'运算符进行,例如:matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = A'; % A的转置矩阵2.4 矩阵的逆运算矩阵的逆运算是指对于一个可逆矩阵A,存在一个矩阵B,使得A B = B A = I,其中I为单位矩阵。

在matlab中,可以使用inv()函数来求一个矩阵的逆矩阵,例如:matlabA = [1 2; 3 4];B = inv(A); % A的逆矩阵需要注意的是,不是所有的矩阵都有逆矩阵,对于不可逆的矩阵,inv()函数会报错。

数据结构课程设计报告---矩阵的运算

数据结构课程设计报告---矩阵的运算

- - 数据结构课程设计报告题目:专业:班级:学号:姓名:指导教师:时间:一、课程设计题目及所涉及知识点设计题目是“矩阵的运算〞;所涉及的知识点主要是:1、利用数组的形式来储存数据,在main函数里面,实现对于数据的输入操作,利用switch 语句进展选择来执行操作,利用for语句与do……while语句来实现功能的循环操作。

2、矩阵的加法、减法、乘法、数乘、转置的根本算法方式。

3、通过switch语句进展选择来执行操作,来实现每个算法的功能。

二、课程设计思路及算法描述设计思路:用程序实现矩阵能够完成矩阵的转置运算;矩阵的数乘运算;矩阵的加法运算;矩阵的减法运算;矩阵的乘法运算;这几种矩阵的简单的运算。

用数组把将要运算的矩阵储存起来,然后实现矩阵的这几种运算。

在main函数里面,来实现对于数据的输入操作,利用switch语句进展选择来执行操作,利用for语句来实现功能的循环操作。

算法:算法1:矩阵的转置运算;首先是把将要运算的矩阵存放在数组中,矩阵的转置运算,就是把你将要进展运算的A 矩阵的行ar和列ac,把A矩阵的行ar作为B矩阵的bc,A矩阵的列ac作为B矩阵的br,这样得到的新矩阵B的行br和列bc就是矩阵A的转置。

算法如下:for(i=0;i<ar;i++)for(j=0;j<ac;j++)B[j][i]=A[i][j];算法2:矩阵的数乘运算;首先是把将要运算的矩阵存放在数组中,矩阵的数乘运算,就是实现用一个实数k去A矩阵。

实数k去乘矩阵的每一行和每一列,得到的一个新的矩阵B,这样就解决了矩阵的数乘运算。

算法如下:for(i=0;i<ar;i++)for(j=0;j<ac;j++)B[i][j]=k*A[i][j];算法3:矩阵的加法运算;首先是把将要运算的矩阵存放在数组中,矩阵的加法运算,就是要实现A矩阵与B 矩阵进展加法运算。

事实上就是A矩阵的每一行ar与B矩阵的每一行br进展加法运算,而得到的一个新的矩阵C的每一行cr就是A矩阵的ar行与B矩阵的br行的和;A矩阵的每一列ac与B矩阵的每一列bc进展加法运算,而得到的一个新的矩阵C的每一列cc 就是A矩阵的ac列与B矩阵的bc列的和。

数据结构稀疏矩阵运算器

数据结构稀疏矩阵运算器

数据结构稀疏矩阵运算器引言:稀疏矩阵是指在一个二维矩阵中,绝大多数元素为0或者没有意义的元素。

与之相对,稠密矩阵则是指大部分元素都有意义且不为0的矩阵。

稀疏矩阵在很多实际问题中经常出现,例如图论、网络分析、自然语言处理等领域。

为了高效地处理稀疏矩阵的运算,我们可以使用稀疏矩阵运算器。

一、稀疏矩阵的表示方法对于一个m×n的稀疏矩阵,我们可以使用三元组(Triplet)的方式进行表示。

三元组表示法包括三个数组:行数组row、列数组col 和值数组value。

其中,row[i]和col[i]分别表示第i个非零元素的行和列,value[i]表示第i个非零元素的值。

通过这种方式,我们可以用较少的空间来表示一个稀疏矩阵,从而提高运算效率。

二、稀疏矩阵的加法运算稀疏矩阵的加法运算可以通过遍历两个稀疏矩阵的非零元素,并将相同位置的元素相加得到结果。

具体步骤如下:1. 初始化一个新的稀疏矩阵result,其行数和列数与原始稀疏矩阵相同。

2. 遍历两个稀疏矩阵的非零元素,将相同位置的元素相加,并将结果存储在result中。

3. 返回result作为加法运算的结果。

三、稀疏矩阵的乘法运算稀疏矩阵的乘法运算可以通过矩阵的数学定义来实现。

具体步骤如下:1. 初始化一个新的稀疏矩阵result,其行数等于第一个稀疏矩阵的行数,列数等于第二个稀疏矩阵的列数。

2. 遍历第一个稀疏矩阵的每个非零元素,将其与第二个稀疏矩阵相应位置的元素相乘,并将结果累加到result中。

3. 返回result作为乘法运算的结果。

四、稀疏矩阵的转置运算稀疏矩阵的转置运算可以通过交换行数组row和列数组col来实现。

具体步骤如下:1. 初始化一个新的稀疏矩阵result,其行数等于原始稀疏矩阵的列数,列数等于原始稀疏矩阵的行数。

2. 将原始稀疏矩阵的行数组row赋值给result的列数组col,将原始稀疏矩阵的列数组col赋值给result的行数组row。

c程序设计教程与实训-数组-矩阵和 pta

c程序设计教程与实训-数组-矩阵和 pta

c程序设计教程与实训-数组-矩阵和ptaC程序设计教程与实训是一门涉及C语言编程的课程,主要是为了教授学生如何使用C语言进行程序设计。

通过该课程的学习和实践,学生可以掌握C语言的基本语法、程序结构、函数、指针、数组、矩阵等知识,从而能够独立编写较为复杂的C程序。

在该课程中,数组和矩阵是非常重要的一部分。

数组是C语言中一种最基本的数据结构,它可以存储一系列相同类型的数据,并通过数组下标来访问各个元素。

学习数组的概念和使用方法,对于理解和解决很多实际问题非常有帮助。

矩阵可以看作是二维数组,它在科学计算和数据处理中有着广泛的应用。

学习矩阵的相关知识,可以让学生掌握矩阵的表示方法、运算规则以及一些基本的矩阵操作。

在教学过程中,一般会通过一些实例来演示如何声明和初始化数组、如何通过循环来遍历数组元素、如何进行数组的一些基本操作等。

在实际的编程实践过程中,学生可以通过编写小型的程序来加深对数组和矩阵的理解。

例如,可以编写一个程序,实现矩阵的相乘运算;或者编写程序,实现对数组进行排序等。

通过这些实际的例子,学生可以更好地掌握数组和矩阵的使用方法,提高自己的编程能力。

除了课堂教学之外,还可以利用在线教育平台pta来进行练习和实训。

pta提供了大量的C语言编程题目,并且能够自动评测学生的代码,给予相应的反馈。

学生可以通过pta进行刷题,从而加深对C语言的理解和掌握。

通过解决各种编程问题,学生能够锻炼自己的编程思维和动手能力,提高自己解决实际问题的能力。

总之,C程序设计教程与实训以数组和矩阵为重点,通过讲解和实践,帮助学生掌握C语言的基础知识和编程技巧。

通过学习数组和矩阵的使用方法,学生能够更好地理解C语言的运行原理,提高编程能力,并能够应用所学知识解决实际问题。

同时,pta作为一个编程练习平台,能够提供大量的编程题目和自动评测功能,帮助学生进一步提升自己的编程能力。

通过这门课程的学习和实践,学生将能够具备独立进行C语言编程的能力,并为以后的学习和工作打下坚实的基础。

matlab程序设计矩阵及其运算

matlab程序设计矩阵及其运算

矩阵及其运算
1、特征值分解 由以前学过的知识,我们已经了解到在MATLAB是 应用函数eig来解决的。但是应用到特征值分解的部分, 需要在形式上作一定的变化,其使用的格式如下: [V,D]=eig(X)命令生成两个矩阵V和D,其中V是以 矩阵X的特征向量作为列向量组成的矩阵,D是由矩阵X 的特征值作为主对角线元素构成的对角矩阵,使得满足 关系式X*V=V*D。
矩阵及其运算
randn(M,N):表示生成M×N阶随机矩阵,生成 的矩阵的元素值在服从正态分布N(0,1)。 例十五 随机矩阵的生成

矩阵及其运算
4 魔术矩阵的生成 魔术矩阵是一个经常遇到的矩阵,它是一个方阵,特 点是每一行、每一列以及每一主对角线元素之和都同。 在MATLAB中,用函数magic来生成。其格式如下: magic(N):表示生成N×N阶的魔术矩阵,使矩 阵的每一行、每一列以及每一主对角线元素之和都同。 其中N>0,N=2除外。 例十五 魔术矩阵的生成。
矩阵及其运算
四 矩阵的分解运算 MATLAB的数学处理能力之所以强大,很大一部分 的原因就是它的矩阵函数功能的扩展。矩阵分解在数值 分析和科学研究中有着重要的地位。常用的分解方法有 以下几种:三角分解(lu)、正交分解(qr)、特征值 分解(eig)和奇异值分解(svd)。我们这里主要介绍特 征值分解。
矩阵及其运算
reshape(X,[M,N,p,…]):该命令与上个 reshape(X,M,N,p,…)命令的效果一致。 例十一:

矩阵及其运算
2 矩阵的变向 矩阵的变向包括对矩阵进行旋转、上下翻转、左右翻 转以及对指定的维进行翻转。分别由函数rot90、 flipud、fliplr和flipdim来实现。具体用法如下: rot90(A):命令返回矩阵A按逆时钟方向旋转90度 所得的矩阵。 rot90(A,K):命令返回矩阵A按逆时针方向旋转 90×K度所得的矩阵。(K=±1, ±2,…)。 flipud(X):命令将矩阵X上下翻转。

数据结构课程设计稀疏矩阵

数据结构课程设计稀疏矩阵

稀疏矩阵应用摘要本课程设计主要实现在三元组存储结构与十字链表存储结构下输入稀疏矩阵,并对稀疏矩阵进行转置,相加,相乘操作,最后输出运算后的结果。

在程序设计中,考虑到方法的难易程度,采用了先用三元组实现稀疏矩阵的输入,输出,及其转置,相加,相乘操作的方法,再在十字链表下实现。

程序通过调试运行,结果与预期一样,初步实现了设计目标。

关键词程序设计;稀疏矩阵;三元组;十字链表1 引言1.1课程设计任务本课程设计主要实现在三元组存储结构与十字链表存储结构下输入稀疏矩阵,并对稀疏矩阵进行转置,相加,相乘操作,最后输出运算后的结果。

稀疏矩阵采用三元组和十字链表表示,并在两种不同的存储结构下,求两个具有相同行列数的稀疏矩阵A和B的相加矩阵C,并输出C;求出A的转置矩阵D,输出D;求两个稀疏矩阵A和B的相乘矩阵E,并输出E。

1.2课程设计性质数据结构课程设计是重要地实践性教学环节。

在进行了程序设计语言课和《数据结构》课程教学的基础上,设计实现相关的数据结构经典问题,有助于加深对数据结构课程的认识。

本课程设计是数据结构中的一个关于稀疏矩阵的算法的实现,包括在三元组和十字链表下存储稀疏矩阵,并对输入的稀疏矩阵进行转置,相加,相乘等操作,最后把运算结果输出。

此课程设计要求对数组存储结构和链表存储结构非常熟悉,并能熟练使用它们。

1.3课程设计目的其目的是让我们在学习完C、数据结构等课程基础上,掌握多维数组的逻辑结构和存储结构、掌握稀疏矩阵的压缩存储及转置,相加,相乘等基本操作,并用不同的方法输出结果,进一步掌握设计、实现较大系统的完整过程,包括系统分析、编码设计、系统集成、以及调试分析,熟练掌握数据结构的选择、设计、实现以及操作方法,为进一步的应用开发打好基础。

2需求分析2.1设计函数建立稀疏矩阵及初始化值和输出稀疏矩阵的值本模块要求设计函数建立稀疏矩阵并初始化,包括在三元组结构下和十字链表结构下。

首先要定义两种不同的结构体类型,在创建稀疏矩阵时,需要设计两个不同的函数分别在三元组和十字链表下创建稀疏矩阵,在输入出现错误时,能够对错误进行判别处理,初始化稀疏矩阵都为空值,特别注意在十字链表下,对变量进行动态的地址分配。

矩阵的运算实例程序

矩阵的运算实例程序

设计一个矩阵相乘的程序假设有1 5 7 3 3 9 1 4 1 4A= 3 6 3 9 B= 5 6 7 9 0 31 2 8 7 3 2 7 2 5 60 3 1 9 9 7 4 7 8 03 2 5 4求出A*B的矩阵程序构思:我们所知的矩阵乘法运算的算式如下:C ij = A ik X B kj的k从1到n 的和,那么可以用一个3层循环来运算此算式:C(1,1)=A(1,1)*B(1,1)+A(1,2)*B(2,1)+A(1,3)*B(3,1)+A(1,4)*B(4,1) =(1*3)+(5*5)+(7*3)+(3*9)=3+25+21+27=76同理C(1,2)=A(1,1)*B(1,2)+A(1,2)*B(2,2)+A(1,3)*B(3,2)+A(1,4)*B(2,2) =(1*9)+(5*6)+(7*2)+(3*7)=9+30+14+21=74依此类推,我们可以求得矩阵A与矩阵B的矩阵乘积。

void main(void){int matrixa[5][4]={1,5,7,3,3,6,3,9,1,2,8,7,0,3,1,9,3,2,5,4};int matrixb[4][6]={3,9,1,4,1,4,5,6,7,9,0,3,3,2,7,2,5,6,9,7,4,7,8,0};int matrixc[5][6];int i,j,k;for(i=0;i<5;i++)for(j=0;j<6;j++){matrixc[i][j]=0;for(k=0;k<4;k++)matrixc[i][j]+=matrixa[i][k]*matrixb[k][j];}printf("The matrix A:\n");for(i=0;i<5;i++){for(k=0;k<4;k++)printf("%5d",matrixa[i][k]);printf("\n");}printf("\nThe matrixb:\n");for(k=0;k<4;k++){for(j=0;j<6;j++)printf("%5d",matrixb[k][j]);printf("\n");}printf("\nMatrix C=Matrix A* Matrix B\n");for(i=0;i<5;i++){for(j=0;j<6;j++)printf("%5d",Matrixc[i][j]);printf("\n");}}运行结果:The Matrix A:1 5 7 33 6 3 91 2 8 70 3 1 93 2 5 4The Matrix B:3 9 14 1 45 6 7 9 0 33 2 7 2 5 69 7 4 7 8 0Matrix C=Matrix A*Matrix B:76 74 97 84 60 61129 132 102 135 90 48100 86 99 87 97 5899 83 64 92 77 1570 77 68 68 60 48二维数组行列互换程序实例:设计一个能将二维数组转换成以列为主的一维数组和以行为主的一维数组。

《数据结构》矩阵计算程序的功能分析

《数据结构》矩阵计算程序的功能分析

& q , = 6 , , ( I i ≤1 1 1 , I . , ≤, J . “ , , ∈ A 4 , 6 . . ∈T )
( 1 )M 、T的行 列 互 换 ( i )两个 矩 阵 的行 数 m u 、列数 n i l
互 换
TI I 1 1 1 =A t i l l =, 7 . T/ I l l = D l l l =I 1 1
阵 就 很 重 要 了
} T r i p l e ; / / 三 元组 元 素
T y p e d e f s t r u c t {
T r i p l e d a t a [ MA × S I Z E + 1 1 : / / t h 0元三 元组 表 d a t a [ O ] 未用 。元 素 按 行 序 排 列在 数
序 排 列 则 对 应 二 维 数 组 ,矩 阵 元 素 按 不 同 的 行 排 列 ,是 多 向
的 。若 按 照元 素递 增 序 排 列 则对 应 一 维 数 组 ,元 素 不 分 行 的不 同 ,单 向排 列
储数组 d a t a口 元 素赋 值 的过 程 。
在矩阵的 计算中,目 标矩阵与已 知矩阵 之间 存在3 类映射 2 矩 阵 转 置 运 算 程 序
( 2 )矩 阵元 素 r ( i √) = Ml , 1 ,矩 阵 T的 第 i 行第 i 列 的元
素与矩阵 M的第 i 行第 i 列 的元 素 值 相 等
1 。 2 ■ ¥ 1 矧 t i t i i t t l t t o f 1 巧 与 雏 维 护
关系 :
( 1 )形 的对 应 :行 数 、列数 、非 0元 个 数 。例 如 ,矩 阵 乘
2 . 1 转 置计算

matlab矩阵参数运算

matlab矩阵参数运算

在MATLAB 中,矩阵是一种常见的数据结构,可以进行各种参数运算。

以下是一些常见的矩阵参数运算的示例:1. 矩阵乘法:矩阵乘法是矩阵运算中最基本的一种。

两个矩阵A 和B 相乘,得到的结果矩阵C 是由 A 的列向量与 B 的行向量对应相乘后求和得到的。

例如,假设有两个3x3 矩阵A 和B,它们的乘积可以表示为C = A*B。

2. 矩阵加法:矩阵加法是两个矩阵对应元素相加。

例如,两个3x3 矩阵A 和B 的和可以表示为C = A + B。

3. 矩阵减法:矩阵减法与加法类似,不同之处在于它考虑的是两个矩阵对应元素相减。

4. 转置:将一个矩阵的所有行转换为列的形式称为转置。

在MATLAB 中,可以使用`'` 或`transpose()` 函数来获取矩阵的转置。

5. 矩阵求逆:对于一个方阵(即行数和列数相等的矩阵),其逆矩阵可以通过MATLAB 的`inv()` 函数求得。

需要注意的是,只有方阵才有逆矩阵,而且求逆操作可能会非常耗时,需要谨慎使用。

6. 矩阵行列式:行列式是一个数,表示一个矩阵的所有元素以某种特定方式排列的结果。

在MATLAB 中,可以使用`det()` 函数来求取一个矩阵的行列式。

7. 矩阵特征值和特征向量:特征值和特征向量是矩阵的一个重要性质,表示了矩阵对于某个向量的变换方式。

在MATLAB 中,可以使用`eig()` 函数来求取一个矩阵的特征值和特征向量。

8. 矩阵范数:范数是一个用于衡量向量或矩阵大小的量。

在MATLAB 中,可以使用`norm()` 函数来求取一个矩阵的范数,包括Frobenius 范数、Max-norm、Row-norm 等。

这些是MATLAB 中常见的矩阵参数运算,通过这些运算可以实现对矩阵的各种操作和分析。

在进行这些运算时,需要注意矩阵的维度和类型,以确保运算的正确性和效率。

矩阵初步矩阵的定义运算与应用

矩阵初步矩阵的定义运算与应用

矩阵初步矩阵的定义运算与应用矩阵初步:矩阵的定义、运算与应用矩阵是在数学中常见的一种数据结构,它由多个数按照一定的规律排列而成。

在线性代数和其他相关领域中,矩阵扮演着重要的角色。

本文将介绍矩阵的基本定义、运算规则以及一些常见的应用。

一、矩阵的定义矩阵是一个由m行n列元素组成的矩形阵列,通常用大写的字母表示。

一个m行n列的矩阵可以表示为:A = [a_{ij}]其中,a_{ij}表示矩阵A中第i行第j列的元素。

矩阵的大小由它的行数和列数决定。

二、矩阵的运算1. 矩阵的加法和减法设有两个相同大小的矩阵A和B,它们的和和差定义如下:A +B = [a_{ij}] + [b_{ij}] = [a_{ij} + b_{ij}]A -B = [a_{ij}] - [b_{ij}] = [a_{ij} - b_{ij}]其中,a_{ij}表示矩阵A中第i行第j列的元素,b_{ij}表示矩阵B 中第i行第j列的元素。

2. 矩阵的数乘设有一个矩阵A和一个标量c,它们的数乘定义如下:cA = c[a_{ij}] = [ca_{ij}]其中,a_{ij}表示矩阵A中第i行第j列的元素。

3. 矩阵的乘法设有一个m行n列的矩阵A和一个n行p列的矩阵B,它们的乘积定义如下:AB = [a_{ij}][b_{ij}] = [c_{ij}]其中,c_{ij}表示矩阵C中第i行第j列的元素,c_{ij}的计算公式为:c_{ij} = a_{i1}b_{1j} + a_{i2}b_{2j} + ... + a_{in}b_{nj}矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不满足交换律。

三、矩阵的应用1. 线性方程组的求解矩阵可以用于解决线性方程组的问题。

对于一个包含m个线性方程和n个未知数的线性方程组,可以使用矩阵表示其系数矩阵和常数向量,从而求解未知数的取值。

2. 线性变换与线性映射矩阵也可以用来表示线性变换和线性映射。

通过矩阵的乘法,可以将一个向量通过线性变换映射到另一个向量空间。

数据结构程序设计-矩阵的运算

数据结构程序设计-矩阵的运算

二.概要设计:
1、抽象数据类型定义如下: ADT SparseMatrix{ 数据对象D:D={aij|i=1,2,3…,m;j=1,2,3…,n; ai ∈ElemSet,m和n分别称为矩阵的行数和列数} 数据关系R: R={Row,Col} Row={<ai,j,ai,j+1>|1≤i≤m, 1≤j≤n-1} Col={<ai,ai+1,j>|1≤i≤m-1, 1≤j≤n} 基本操作 本程序中,用三元组顺序表作为存储结构。 (1)、CreatSMatrix (TSMatrix &M) 操作结果:创建矩阵M。 (2)、AddSMatrix(TSMatrix A,TSMatrix B,TSMatrix &C,int n) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数对应相等。 操作结果:求矩阵A、B的和C=A+B。 (3)、SubMatrix (TSMatrix *a,TSMatrix *b) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数对应相等。 操作结果:求矩阵A、B的和C=A+B。 (4)、MultiplicationMatrixPow (TSMatrix *a,TSMatrix *b,TSMatrix *c) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数匹配 操作结果:求矩阵A、B的和C=A*B。 (5) OutputSMatrix(TSMatrix M) 初始条件:矩阵M已存在 操作结果:输出矩阵M 2、 本程序包含5个模块
for(i=1;i<=M->mu;i++)//输出矩阵 { for(j=1;j<=M->nu;j++) printf("%5d",a[i][j]); printf("\n"); } } //*************矩阵的求和运算*****************// int AddSMatrix(TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//求 采用三元组顺序表存储表示的稀疏矩阵M和N的和,结果赋给矩阵Q { int i,j,p,q,x=0,y=0; if((M->mu<=0)||(M->nu<=0)||(M->tu<=0)||(N->mu<=0)||(N>nu<=0)||(N->tu<=0))//判断行数列数非零元素个数是否符合匹配 return ERROR; if(M->mu!=N->mu||M->nu!=N->nu)//判断A与B的行列数 是否相等的 return ERROR; Q->mu=M->mu;//矩阵Q的初始化 Q->nu=M->nu; Q->tu=0; for(i=1;i<=Q->mu;i++) { for(j=1;j<=Q->nu;j++)//寻找矩阵M,N中非零元素相等 的行列 { for(p=1;p<=M->tu;p++)//求矩阵M行列中所对应的 非零元素的值 赋值给X { if((i==M->data[p].row)&&(j==M->data[p].col))// 如果i是矩阵M中非零元素行,j是其列 { x=M->data[p].e;

数据结构课程设计矩阵的运算

数据结构课程设计矩阵的运算

数据结构课程设计报告题目:专业:班级:学号:姓名:指导老师:时间:一、课程设计题目及所涉及知识点设计题目是“矩阵的运算”,所涉及的知识点主要是:1、数据结构中的对于结构体的定义,用typedef struct来实现,根据所设计的问题在结构体里面定义数据类型及其变量,用define定义数组的大小,然后利用typedef 来实现对于变量的未知类型确定正确的类型。

2、利用数组的形式来储存数据,在实现不同操作过程中,有的用一维结构体数组(三元组顺序表)来存储,有的用二维数组来储存。

3、转置的过程中利用的是快速转置的方法,附设了num和cpot两个辅助变量。

4、矩阵的加法、减法、乘法、逆运算的基本算法方式。

5、通过调用每个函数,来实现每个算法的功能。

二、课程设计思路及算法描述设计思路:1、首先是对于转置的考虑,要运用快速转置的方法实现,必须用三元组顺序表来储存数据,所以在第一个结构体中存在int类型的行数(mu)列数(nu)以及非零元素的个数(tu);然后第二个结构体中分别有非零元素的行下标(i)、列下标(j)和元素数值(e),最后在第一个结构体中实现对第二个结构体成为数组结构体类型。

2、对于其余加法、减法、乘法和逆运算则是运用另一个结构体来实现,里面只有矩阵的行数、列数和一个二维数组(用float来定义类型)。

3、在main函数里面,来实现对于数据的输入操作,利用if语句进行选择来执行操作,利用do……while语句来实现功能的循环操作。

4、分五个函数调用分别来实现转置、加法、乘法、和逆运算,每个里面都有最终输出结果的方式。

算法1:矩阵的转置输入:mu中存放矩阵的行数,tu存放矩阵的列数,i接收行下标的数值,j接收列下标的数值,e来存储数据。

输出:转置后的新矩阵。

输入两行两列数据,在第二行第一列中有个数据为12,其余都为0,则输出的结果为第一行第二列数据为12,其余为0。

算法2:矩阵的加法运算输入:i中存放矩阵的行数,j中存放矩阵的列数,二维数组b中存放每个数据。

矩阵的计算方法总结

矩阵的计算方法总结

矩阵的计算方法总结矩阵是数学中常见的一种数据结构,它在各个领域中有着广泛的应用,尤其在线性代数中起着重要的作用。

矩阵的计算方法是学习线性代数的基础,本文将对常见的矩阵计算方法进行总结和概述。

首先,我们来介绍矩阵的基本运算。

矩阵的加法是最基本的运算之一,它指的是将两个同型的矩阵对应元素相加。

例如,对于两个3x3的矩阵A和B,它们的加法可以表示为A + B = C,其中C是一个3x3的矩阵,其元素由A和B的对应元素相加得到。

类似地,矩阵的减法也是对应元素相减的运算。

对于两个同型的矩阵A和B,它们的减法可以表示为A - B = D,其中D是一个与A和B同型的矩阵,其元素由A和B的对应元素相减得到。

除了基本的加法和减法之外,矩阵还可以进行数乘的运算。

数乘指的是将一个矩阵的每个元素乘以一个标量。

例如,对于一个2x2的矩阵A和一个标量k,矩阵A的数乘可以表示为kA = B,其中B是一个与A同型的矩阵,其元素由A的每个元素乘以k得到。

在矩阵的计算中,还有一种重要的运算称为矩阵的乘法。

矩阵的乘法是一种复杂的运算,需要满足一定的条件。

对于一个mxn的矩阵A 和一个nxp的矩阵B,它们的乘法可以表示为AB = C,其中C是一个mxp的矩阵。

矩阵乘法的计算规则是,矩阵C的第i行第j列的元素等于矩阵A的第i行与矩阵B的第j列对应元素相乘后再相加得到。

除了基本的矩阵运算之外,矩阵的转置也是一种常见的操作。

矩阵的转置指的是将矩阵的行与列互换得到一个新的矩阵。

例如,对于一个3x2的矩阵A,它的转置可以表示为A^T,其维度为2x3,其中A^T的每个元素等于A对应位置的元素。

在矩阵的计算中,还有一种重要的矩阵运算称为矩阵的逆。

矩阵的逆是指对于一个方阵A,如果存在另一个方阵B,使得AB = BA = I,其中I是单位矩阵,则矩阵B称为矩阵A的逆矩阵,记作A^-1。

逆矩阵具有以下性质:若A的逆存在,则A的逆是唯一的;若矩阵A和矩阵B都可逆,则它们的乘积矩阵也可逆,且(AB)^-1 = B^-1A^-1。

矩阵运算 数值转换

矩阵运算 数值转换

南京邮电大学通达学院程序设计(上机)报告题目:R018M P007M专业市场营销(物流管理)学生姓名班级学号指导教师日期2010.6.14注:评分等级分为五种:优秀、良好、中等、及格、不及矩阵运算程序设计报告一、问题描述设计一个支持矩阵加减乘运算的程序二课题分析根据上图显示的功能要求,可以将问题转化为设计一个具有三个主要功能模块(矩阵相加、矩阵相减、矩阵相乘)的矩阵运算系统。

同时,为了配合矩阵运算的需要,该矩阵运算系统必须包含输入和输出矩阵的功能。

为简化运算量,这里,只考虑任意两个矩阵相加、相减和相乘的问题,三个或三个以上矩阵的运算并不执行。

程序运行后,计划达到的目标如下:(1)提供可操作的主菜单:程序运行时,首先输出菜单,用于显示若干个可选的功能选项。

根据用户输入的选项来运行不同的功能,运行不同的函数。

(2)输入信息:根据不同用户的需要,输入参与运算的矩阵,系统临时保存。

(3)输出信息:将运算结果以矩阵的格式显现出来。

(4)矩阵相加:任意输入两个矩阵,如果满足相加条件,界面输出相加结果。

如果不满足相加条件,输出“矩阵不匹配”的提示,请用户重新操作。

(5)矩阵相减:任意输入两个矩阵,如果满足相加条件,界面输出相减结果。

如果不满足相减条件,输出“矩阵不匹配”的提示,请用户重新操作。

(6)矩阵相乘:任意输入两个矩阵,如果满足相乘条件,界面输出相乘结果。

如果不满足相乘条件,输出“矩阵不匹配”的提示,请用户重新操作。

三数据结构的设计class Str{private:int m,n;//表示矩阵的行数和列数double s[100][100];//双精度,定义二维数组存储矩阵public:int getm();int getn();//调用私有数据void input();//输入矩阵函数void output();//输出矩阵函数friend Str operator+(Str A,Str B);friend Str operator-(Str A,Str B);friend Str operator*(Str A,Str B);//运算符的重载};矩阵类的各个主要部分具体设计方案如下:(1)矩阵相加:首先判断要进行相加的两个矩阵是否匹配,即行数和列数是否相等,如果相等,则将两个矩阵类中对应位置的数组元素相加,结果保存到另一个矩阵类的数组中。

矩阵及其运算

矩阵及其运算

矩阵及其运算矩阵是在数学中常见的一种数据结构,它由行和列组成的矩形或方形的数表。

矩阵的运算涉及到加法、减法、乘法等多种操作。

下面将对矩阵及其运算进行详细介绍。

1. 矩阵定义与表示方法:矩阵可以用一个大写字母表示,如A;矩阵的行数和列数分别用小写m和n表示,记为A(m,n)。

也可以用方括号表示矩阵,如A=[a_ij](m×n),其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素。

2. 矩阵的加法:矩阵加法要求两个矩阵具有相同的行数和列数,即A(m,n)和B(m,n)。

两个矩阵相加的结果是一个新的矩阵C,C(i,j) = A(i,j) + B(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n。

3. 矩阵的减法:矩阵减法与矩阵加法类似,也要求两个矩阵具有相同的行数和列数。

两个矩阵相减的结果是一个新的矩阵D,D(i,j) = A(i,j) - B(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n。

4. 矩阵的乘法:矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,即A(m,p)和B(p,n)。

两个矩阵相乘的结果是一个新的矩阵E,E(i,j) = ΣA(i,k) * B(k,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n,1≤k≤p。

矩阵乘法是非交换的,即A·B≠B·A。

5. 矩阵的转置:矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。

若A的转置记为A^T,则矩阵A(m,n)的转置是一个新的矩阵F(n,m),F(i,j) = A(j,i),其中1≤i≤n,1≤j≤m。

6. 矩阵的数量积:矩阵的数量积又称为点积或内积,是两个矩阵对应元素相乘后求和的结果。

若A(m,n)和B(m,n)为两个矩阵,其数量积记为G,G = ΣA(i,j) * B(i,j),其中1≤i≤m,1≤j≤n。

7. 矩阵的幂:矩阵的幂是指矩阵连乘自身多次得到的结果。

若A是一个矩阵,其幂记为A^k,k为正整数,A^k = A·A·...·A。

系数矩阵运算数据结构

系数矩阵运算数据结构

系数矩阵运算数据结构#include#define EPS 1.0E-8 //很⼩的数认为是零元素class elem{ //定义矩阵元素类int col;float data;public:elem * next; //⾏链接elem(intc,floatd,elem * nx=NULL){col=c;data=d;next=nx;}; elem(){col=0;data=0;next=NULL;};~elem(){cout<<"del "<intgetcol(){return col;}intsetcol(int c){return(col=c);};float setdata(float d){return(data=d);};};class coeffmatrix{ //稀疏矩阵类int N; //⾏数int M; //列数elem ** Row; //⾏链接点列表全零⾏指针为NULL public:coeffmatrix(intn,int m){N=n;M=m;Row=new elem * [n];for(int i=0;iRow[i]=NULL;}};coeffmatrix(){ //⽆参构造函数建⽴空矩阵N=0;M=0;Row=NULL;};coeffmatrix(coeffmatrix& m){ //拷贝构造函数N=m.N;M=m.M;Row=new elem * [N];for(int i=0;iif(m.Row[i]!=NULL){Row[i]=NULL;}else{elem * p=m.Row[i];elem * q=new elem(p->getcol(),p->getdata());elem * s=q;Row[i]=q;p=p->next;while(p){q=new elem(p->getcol(),p->getdata());s->next=q;s=q;p=p->next;}}}};~coeffmatrix(){if(N!=0){if(Row!=NULL){for(int i=0;iif(Row[i]!=NULL){delete Row[i];Row[i]=NULL;}}delete * Row;Row=NULL;}}}bool reset(intn,int m){ //扩展⾏列数,原内容不破坏,if(n==N && m==M)return true;if(ncout<elem ** p=Row;elem ** Rx=new elem * [n];for(int i=0;iif(iRx[i]=Row[i];}else{Rx[i]=NULL;}}delete * p ;Row=Rx;N=n;M=m;return true;};float set_elem(intr,intc,float d){ //元素赋值if ((r>N || c>M)||(r<1||c<1))return 0;if(Row==NULL)return 0;if(delem * p;p=Row[r-1];if(p==NULL){Row[r-1]=new elem(c,d);return d;}do{if(p->getcol()==c){p->setdata(d);return d;}if(p->next != NULL){if(p->next->getcol()>c){p->next=new elem(c,d,p->next);return d;}}else{p->next=new elem (c,d);return d;}p=p->next;}while(p);};float add_elem(intr,intc,float d){ //元素+数值if(r>N || c>M)return 0; if(delem * p;p=Row[r-1];if(p==NULL){Row[r-1]=new elem(c,d);return d;}while(p){if(p->getcol()==c){p->setdata(p->getdata()+d);return p->getdata();}if(p->next != NULL){if(p->next->getcol()>c){p->next=new elem(c,d,p->next);return d;}else{p=p->next;}}else{p->next=new elem (c,d);return d;}};};void add(coeffmatrix * mat){ //加矩阵;可以⾏列数不同,//如果需要必须⾏列数相同才能加,则将//以下三⾏改为,⾏列数验证intNx=this->N>mat->NX()?this->N:mat->NX();intMx=this->M>mat->MX()?this->M:mat->MX(); reset(Nx,Mx);//----for(int i=1;i<=mat->NX();i++){for(int j=1;j<=mat->MX();j++){float d=mat->ELEM(i,j);add_elem(i,j,d);}}};void sub(coeffmatrix * mat){ //减矩阵intNx=this->N>mat->NX()?this->N:mat->NX(); intMx=this->M>mat->MX()?this->M:mat->MX(); reset(Nx,Mx);for(int i=1;i<=mat->NX();i++){for(int j=1;j<=mat->MX();j++){float d=mat->ELEM(i,j);add_elem(i,j,-d);}}};int NX(){return N;};int MX(){return M;};float ELEM(intn,int m){ //取矩阵元素值A[n,m] float a=0;if(n<=N && n>=1){if(m<=M && m>=1){elem * p=Row[n-1];while(p){if(p->getcol()==m){a=p->getdata();break; }p=p->next;}}}return a;};void fset(intn,int m){ //强⾏重置矩阵⾏列,并所有⾏为空,即矩阵为全零阵if(N!=0){if(Row!=NULL){for(int i=0;iif(Row[i]!=NULL){delete Row[i];Row[i]=NULL;}}delete * Row;}}Row=new elem * [n];for(int i=0;iN=n;M=m;}bool friend mul(coeffmatrix * result,coeffmatrix *m1,coeffmatrix *m2) //友元函数矩阵乘法{ if(m1->MX()!=m2->NX())return false;intMp=m1->MX();intNx=m1->NX();intMx=m2->MX();result->fset(Nx,Mx);for(int i=1;i<=Nx;i++){for(int j=1;j<=Mx;j++){float s=0;for(int k=1;k<=Mp;k++){s+=m1->ELEM(i,k)*m2->ELEM(k,j);}result->set_elem(i,j,s);}}return true;}void show(){ //矩阵显⽰cout<<"Matrix "<for(int j=1;j<=M;j++){cout<}cout<}}};int main(){int NN=5;coeffmatrix m1(NN,NN); coeffmatrix m2(NN,NN); cout<<"setup the matrix"<for(int i=1;i<=NN;i++){for(int j=i;j<=NN;j++){m1.set_elem(i,j,i*j);}m2.set_elem(i,NN-i+1,1);}coeffmatrix m3;m1.show();m2.show();mul(&m3,&m2,&m1);m3.show();m3.add(&m1);m3.show();}。

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break; } else x=0; }//for p for(q=1;q<=N->tu;q++)//求矩阵M行列中所对应的非 零元素的值 赋值给y { if((i==N->data[q].row)&&(j==N->data[q].col)) { y=N->data[q].e; break; } else y=0; }//for q if((x+y)!=0)//判断相加后的值是否为0 不为零则插 入Q中 {//用三元组来存储所得的和 Q->data[Q->tu+1].row=i; Q->data[Q->tu+1].col=j; Q->data[Q->tu+1].e=x+y; Q->tu++; }//if }//for j }//for i return OK; } //*****************矩阵的求差运算*****************// int SubMatrix(TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//求采 用三元组顺序表存储表示的稀疏矩阵M和N的差,结果赋给矩阵Q { int i,j,p,q,x=0,y=0; if((M->mu<=0)||(M->nu<=0)||(M->tu<=0)||(N->mu<=0)||(N>nu<=0)||(疏矩阵、三元组类型
typedef struct{ int row; //行数 int col; //列数 int e; //非零元素值 } typedef struct{ int row,col; //非零元的行标和列标 int e; //非零元素值 }Triple; typedef struct{//行逻辑连接的顺序表// Triple data[MAXSIZE+1]; //非零元三元组表,data[0] int rpos[MAXRC+1]; //各行第一个非零元的位置表
五、用户手 册……………………………………………… 12 六、测试结 果……………………………………………… 13 七、心得体 会……………………………………………… 16
◎实验题目: 矩阵运算器
一.问题描述:
1. 算; 2. 利用稀疏特点进行存储和计算可以大大节省存储空间,提高计 设计一个矩阵运算器,对矩阵进行加(+)、减(-)、相乘(*)运
for(i=1;i<=M->mu;i++)//输出矩阵 { for(j=1;j<=M->nu;j++) printf("%5d",a[i][j]); printf("\n"); } } //*************矩阵的求和运算*****************// int AddSMatrix(TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//求 采用三元组顺序表存储表示的稀疏矩阵M和N的和,结果赋给矩阵Q { int i,j,p,q,x=0,y=0; if((M->mu<=0)||(M->nu<=0)||(M->tu<=0)||(N->mu<=0)||(N>nu<=0)||(N->tu<=0))//判断行数列数非零元素个数是否符合匹配 return ERROR; if(M->mu!=N->mu||M->nu!=N->nu)//判断A与B的行列数 是否相等的 return ERROR; Q->mu=M->mu;//矩阵Q的初始化 Q->nu=M->nu; Q->tu=0; for(i=1;i<=Q->mu;i++) { for(j=1;j<=Q->nu;j++)//寻找矩阵M,N中非零元素相等 的行列 { for(p=1;p<=M->tu;p++)//求矩阵M行列中所对应的 非零元素的值 赋值给X { if((i==M->data[p].row)&&(j==M->data[p].col))// 如果i是矩阵M中非零元素行,j是其列 { x=M->data[p].e;
课 程 设 计 报 告
课题名称 矩阵运算器 姓 名 学 院 系科班级 指导老师 日 期 2012年1月7日
目录
一、问题描述 ………………………………………………3 二、概要设计 ………………………………………………3
1抽象数据类型定 义………………………………………3 2程序包含模 块……………………………………………4 3函数调用关 系……………………………………………4
int rnum[20]; int mu,nu,tu; }TSMatrix;
//矩阵的行数,列数,非零元个数
2、矩阵的基本操作
int CreatSMatrix(TSMatrix *M) //创建稀疏矩阵 void OutputSMatrix(TSMatrix *M) //输出稀疏矩阵 int AddSMatrix(TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//矩阵相加 int SubMatrix (TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//稀疏矩阵相减 int jishu(TSMatrix *M)// 找出矩阵各行的第一个非零元的位置 int Multiplication(TSMatrix *M,TSMatrix *N,TSMatrix *Q)//稀疏矩阵相乘 3、程序详细代码 # include <stdio.h> #include <iostream.h> # include <stdlib.h> # define MAXSIZE 1000 //非零元个数最大值 # define MAXRC 20 //假设矩阵的最大行数为100 # define OK 1 # define ERROR 0 typedef struct{ int row,col; //非零元的行标和列标 int e; //非零元素值 }Triple; typedef struct{//**********行逻辑连接的顺序表*******// Triple data[MAXSIZE+1]; //非零元三元组表,data[0] int rpos[MAXRC+1]; //各行第一个非零元的位置表 int rnum[20]; int mu,nu,tu; //矩阵的行数,列数,非零元个数 }TSMatrix; //*************矩阵的输入创建*********************// int CreatSMatrix(TSMatrix *M) { int k; //输入矩阵
(1)、 主程序模块,其中主函数为 main() {初始化图形界面; 读入用户选择信息; 根据用户选择执行相应模块; 关闭文件及图形界面; }; (2)、矩阵输入模块 (3)、矩阵输出模块 (4)、矩阵加法运算模块 (5)、矩阵减法运算模块 (6)、矩阵相乘运算模块 3、函数调用关系: 主函数 输入模块 加法运算模块 输出模块 减法运算模块 相乘运算模块
//********************输出矩阵************//
void OutputSMatrix(TSMatrix *M) { int a[21][21]={0};//初始化矩阵 int i,j,k,m,n; for(k=1;k<=M->tu;k++)//将稀疏矩阵中的非零元素用三元 组形式表示 { m=M->data[k].row; n=M->data[k].col; a[m][n]=M->data[k].e; }
}//for j }//for i return OK; }
int jishu(TSMatrix *M) { //找出矩阵各行的第一个非零元的位置 int arow,k=1; M->rpos[1]=1;//初始化矩阵M的第一行中的第一个非零元 素在其的序号 for(arow=1;arow<=M->mu;++arow){ M->rnum[arow]=0; while(M->data[k].row==arow){M->rnum[arow]++;k++;} M->rpos[arow+1]=M->rpos[arow]+M->rnum[arow];} return OK; }
算效率; 3. 两个矩 以“带行逻辑连接信息”的三元组顺序表表示稀疏矩阵,实现
阵的相加、相减和相乘的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元 组表示, 而运算结果的矩阵则以通常的矩阵形式列出。
二.概要设计:
1、抽象数据类型定义如下: ADT SparseMatrix{ 数据对象D:D={aij|i=1,2,3…,m;j=1,2,3…,n; ai ∈ElemSet,m和n分别称为矩阵的行数和列数} 数据关系R: R={Row,Col} Row={<ai,j,ai,j+1>|1≤i≤m, 1≤j≤n-1} Col={<ai,ai+1,j>|1≤i≤m-1, 1≤j≤n} 基本操作 本程序中,用三元组顺序表作为存储结构。 (1)、CreatSMatrix (TSMatrix &M) 操作结果:创建矩阵M。 (2)、AddSMatrix(TSMatrix A,TSMatrix B,TSMatrix &C,int n) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数对应相等。 操作结果:求矩阵A、B的和C=A+B。 (3)、SubMatrix (TSMatrix *a,TSMatrix *b) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数对应相等。 操作结果:求矩阵A、B的和C=A+B。 (4)、MultiplicationMatrixPow (TSMatrix *a,TSMatrix *b,TSMatrix *c) 初始条件:矩阵A和B的行数和列数匹配 操作结果:求矩阵A、B的和C=A*B。 (5) OutputSMatrix(TSMatrix M) 初始条件:矩阵M已存在 操作结果:输出矩阵M 2、 本程序包含5个模块
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