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1、实习报告题目：编制一个稀疏矩阵运算器的程序班级：智能科学与技术系姓名：尤雅萍学号：064完成日期：2009-11-27一•需求分析1.【问题描述】稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。2.【基本要求】以“带行逻辑链接信息”的三元组顺序表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加，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阵列形式列出。3.【测试数据】（1）10000001000009+00-1=008-10010-300-3（2）1000010009-
2、0-1=010-101-3-23（3）4-30013000-600008042080000100*010=0100000701000000004.【实现提示】（1）首先应输入矩阵的行数和列数，并判别给出的两个矩阵的行，列数对于所要求作的运算是否匹配，可设矩阵的行数和列数均不超过20。（2）程序可以对三元组的输入顺序加以限制，例如，按行优先。（3）在用三元组表示稀疏矩阵时，相加或相减所得结果矩阵应该另生成，乘积矩阵也可用二维数组存放。二•概要设计1.设定数组的抽象数据类型定义：ADTSparseMatrix{数据对象：D={m和n分别称为矩阵的行数和列数}数据关系：R={Row
3、，Col}Row={
4、1<=i<=m，a<=j<=n-1}Col={
5、1<=i<=m-1，a<=j<=n}基本操作：CreateSMatrix(&M);操作结果：创建稀疏矩阵M。DestorySMatrix(&M);初始条件：稀疏矩阵M存在。操作结果：销毁稀疏矩阵M。PrintSMatrix(M)；初始条件：稀疏矩阵M存在。操作结果:输出稀疏矩阵M。CopySMatrix(M,&T)；初始条件：稀疏矩阵M存在。操作结果：由稀疏矩阵M复制得到T。AddSMatrix(M,N,&Q)；初始条件：稀疏矩阵M与N的行数和列数对应相等
6、。操作结果：求稀疏矩阵的和Q=M+N。SubtSMatrix(M,N,&Q);初始条件：稀疏矩阵M与N的行数和列数对应相等。操作结果：求稀疏矩阵的差Q=M-N。MultSMatrix(M,N,&Q);初始条件：稀疏矩阵M的列数等于N的行数。操作结果：求稀疏矩阵乘积Q=M*N。TransposeSMatrix(M,&T);初始条件：稀疏矩阵M存在。操作结果：求稀疏矩阵M的转置矩阵T。}ADTSparseMatrix2．本程序包含的模块（1）voidmain(){初始化；do{接收命令；处理命令；}while(命令！=退出)；}（2）稀疏矩阵模块——实现稀疏矩阵抽象数据类型。（3
7、）稀疏矩阵求值模块——实现稀疏矩阵求值抽象数据类型。稀疏矩阵求值模块包括：矩阵相加模块AddRLSMatrix()；矩阵相减模块SubRLSMatrix()；相乘模块MulTSMatrix()；三•详细设计typedefstruct//稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示inti,j;//该非零元的行下标和列下标inte;}Triple;typedefstruct{Tripledata[MAXSIZE+1];//非零元三元组表，data[0]未用intrpos[MAXRC+1];//各行第一个非零元的位置表intmu,nu,tu;//矩阵的行数列数和非零元的个数}RLSMatrix
8、;VoidCreateSMatrix(RLSMatrix*T)//输入创建稀疏矩阵{intk;printf("请输入矩阵行数、列数及非零元个数:");scanf("%d%d%d",&T->mu,&T->nu,&T->tu);printf("");if(T->tu>MAXSIZE
9、
10、T->mu>21){printf("非零个数超出定义范围！出错！");exit(0);}for(k=1;k<=T->tu;k++){printf("请输入第%d个非零元素的行数,列数及其值:",k);scanf("%d%d%d",&T->data[k].i,&T->data[k].j,&T-
11、>data[k].e);}}voidAddRLSMatrix(RLSMatrixM,RLSMatrixN,RLSMatrix*Q)//稀疏矩阵相加{intp,q,k=1;if(M.mu!=N.mu
12、
13、M.nu!=N.nu){printf("你的输入不满足矩阵相加的条件!");exit(1);}Q->mu=M.mu;Q->nu=M.nu;for(p=1,q=1;p<=M.tu&&q<=N.tu;){if(M.data[p].i==N.data[q].i){if(M.data[p].j==N.data[
