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：31520082204064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）10 0 0 0 0 0 10 0 00 0 9 + 0 0 -1 = 0 0 8-1 0 0 1 0 -3 0 0 -3（2）10 0 0 0 10 00 9 - 0 -1 = 0 10-1 0 1 -3 -2 3（3）4 -3 0 0 1 3 0 0 0 -6 00 0 0 8 0 4 2 0 8 0 00 0 1 0 0 * 0 1 0 = 0 1 00 0 0 0 70 1 0 0 0 0 00 0 04.【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。

1.设定数组的抽象数据类型定义：ADT SparseMatrix{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，Col}Row={<a i,j，a i,j+1 >|1<=i<=m，a<=j<=n-1 }Col={<a i,j，a i+1,j>|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。

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。

}ADT SparseMatrix2．本程序包含的模块（1）void main(){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）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()；typedef struct //稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示int i,j; //该非零元的行下标和列下标int e;}Triple;typedef struct{Triple data[MAXSIZE+1]; //非零元三元组表，data[0]未用int rpos[MAXRC+1]; //各行第一个非零元的位置表int mu,nu,tu; //矩阵的行数列数和非零元的个数}RLSMatrix;Void CreateSMatrix(RLSMatrix *T) //输入创建稀疏矩阵{int k;printf(" \n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("\n");if(T->tu>MAXSIZE||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->data[k].e);}}void AddRLSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix *Q) //稀疏矩阵相加{int p,q,k=1;if(M.mu!=N.mu||M.nu!=N.nu){printf("你的输入不满足矩阵相加的条件!\n");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[q].j){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e+N.data[q].e;p++;q++;k++;}else if(M.data[p].j<N.data[q].j){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;p++;}else if(M.data[p].j>N.data[q].j){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=N.data[q].e;k++;p++;}}else if(M.data[p].i<N.data[q].i){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;p++;}else if(M.data[p].i>N.data[q].i){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=N.data[q].e;k++;q++;}}if(p!=M.tu+1)for(;p<=M.tu;p++){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;}if(q!=N.tu+1)for(;q<=N.tu;q++){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=N.data[q].e;k++;}}void SubRLSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix *Q) //稀疏矩阵相减{int p,q,k=1;if(M.mu!=N.mu||M.nu!=N.nu){printf("你的输入不满足矩阵相减的条件!\n");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[q].j){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e-N.data[q].e;p++;q++;k++;}else if(M.data[p].j<N.data[q].j){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;p++;}else if(M.data[p].j>N.data[q].j){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=-N.data[q].e;k++;p++;}}else if(M.data[p].i<N.data[q].i){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;p++;}else if(M.data[p].i>N.data[q].i){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=-N.data[q].e;k++;q++;}}if(p!=M.tu+1)for(;p<=M.tu;p++){Q->data[k].i=M.data[p].i;Q->data[k].j=M.data[p].j;Q->data[k].e=M.data[p].e;k++;}if(q!=N.tu+1)for(;q<=N.tu;q++){Q->data[k].i=N.data[q].i;Q->data[k].j=N.data[q].j;Q->data[k].e=-N.data[q].e;k++;}}int MulTSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix *Q) //稀疏矩阵相乘{int ccol=0,tp,brow,t,arow,p,q,i;int ctemp[MAXSIZE+1];if(M.nu!=N.mu){printf("你的输入不满足矩阵相乘的条件!\n");return 0;}Q->mu=M.mu;Q->nu=N.nu;Q->tu=0;if(M.tu*N.tu!=0){for(arow=1;arow<=M.mu;++arow){for(i=1;i<=N.nu;i++)ctemp[i]=0;Q->rpos[arow]=Q->tu+1;if(arow<M.mu) tp=M.rpos[arow+1];else tp=M.tu+1;for(p=M.rpos[arow];p<tp;++p){brow=M.data[p].j;if(brow<N.mu) t=N.rpos[brow+1];else t=N.tu+1;for(q=N.rpos[brow];q<t;++q){ccol=N.data[q].j;ctemp[ccol]+=M.data[p].e*N.data[q].e;}}for(ccol=1;ccol<=Q->nu;++ccol){if(ctemp[ccol]){if(++Q->tu>MAXSIZE) return 0;Q->data[Q->tu].i=arow;Q->data[Q->tu].j=ccol;Q->data[Q->tu].e=ctemp[ccol];}}}}return 1;}void PrintSMatrix(RLSMatrix Q) //输出稀疏矩阵{int k=1,row,line;printf("\n运算结果: ");if(Q.tu==0) printf("0");else{for(row=1;row<=Q.mu;row++){for(line=1;line<=Q.nu;line++){if(Q.data[k].i==row&&Q.data[k].j==line)printf("%d ",Q.data[k++].e);else printf("0 ");}printf("\n\t ");}}}void main(){RLSMatrix M,N,Q;int i;do{printf("\t\t***************************\n");printf("\t\t 稀疏矩阵运算器\n");printf("\t\t***************************\n\n");printf("\t\t 1.矩阵相加\n\n");printf("\t\t 2.矩阵相减\n\n");printf("\t\t 3.矩阵相乘\n\n");printf("\t\t 4.退出\n\n");printf("\t\t 请选择: ");scanf("%d",&i);if(i==4) goto end;else{printf("\n请输入第一个矩阵M:\n");CreateSMatrix(&M);printf("\n请输入第二个矩阵N:\n");CreateSMatrix(&N);switch(i){case 1:AddRLSMatrix(M,N,&Q);break;case 2:SubRLSMatrix(M,N,&Q);break;case 3:MulTSMatrix(M,N,&Q);break;default:break;}}PrintSMatrix(Q);getchar();getchar();end: ;}while(i!=4);}四•调试分析（1）问题：运行过程中发现加法减法能正常运行，而乘法却在存储数据步骤就出现问题。