稀疏矩阵相乘Word格式.docx
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稀疏矩阵相乘Word格式.docx
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introw,col;
//非零元素行号,列号
Floatvalue;
//非零元素的值
triple&
operator=(triple&
x)
{row=;
col=;
value=;
}
};
十字链表表示稀疏矩阵
structelement{introw,col;
floatvalue;
classMatrix;
classnode
{//矩阵节点类的定义
friendclassMatrix;
public:
node():
head(true){right=down=this;
}//建立附加头结点
node(element*t)//建立非零元素结点
{
=t->
col;
row;
value;
right=down=this;
head=false;
}
node*down,*right;
//行列链表指针
boolhead;
union{elementtriple;
node*next;
//无名联合
classMatrix
{//稀疏矩阵的类定义
friendistream&
operator>
>
(istream&
Matrix&
);
friendostream&
operator<
<
(ostream&
private:
intRow,Col,Terms,temp;
//矩阵的总行数,总列数,和非零元素个数和临时变量;
node*headnode;
//稀疏矩阵的总表头
Matrix(intm,intn);
//重载构造函数
Matrix();
//对矩阵进行构造
Matrix(Matrix&
T);
//复制构造函数
~Matrix(){makeEmpty();
}//析构函数
voidInit(intm,intn);
//初始化函数,又来初始化无参构造函数构造的矩阵
voidmakeEmpty();
//清空矩阵
voidInsert(intm,intn,floatp);
//插入矩阵元素
node*Locate(inti);
//定位附加头结点
MatrixMul(Matrixb);
//两个矩阵相乘
Matrix&
operator=(Matrix&
T);
//重载赋值号
在稀疏矩阵的十字链表表示中,矩阵的的每一行设置为一个带附加头结点的循环行链表,每一列也设置为一个带附加头结点的循环列链表。
链表中的结点都属于类node的对象,这个类包含一个域head,它用于区分改结点是附加头结点还是链表中的非零元素结点;
head=true,表示该结点是附加头结点;
head=false,表示该结点是矩阵中的非零元素结点。
每一个附加头结点还有三个域:
down、right、next。
第i个行链表和第i个列链表共用一个附加头结点,在它的right域存放第i行链表最前端的第一个结点的地址,在它的down域存放第i列链表的最前端第一个结点的地址,通过next域链接到第i+1个附加头结点。
每一个非零元素结点包含六个域:
head,row,col,down,right,value。
Down存放列链表指针,right存放行链表指针。
整个稀疏矩阵定义为类Matrix的一个对象,*headnode给出整个附加头结点链表的附加头结点的地址。
head
next
down
right
row
col
value
非零元素结点
附加头结点非零元素结点
主要算法
基于三元组及十字链表的稀疏矩阵乘法
MatrixMatrix:
:
Mul(Matrixb)//矩阵乘法的实现
{
if(this->
Col==
MatrixC(this->
Row,;
//以A矩阵的行和b矩阵的列为行列建立稀疏矩阵
floatvalue;
node*Row_head,*Col_head;
//设两个指针,一个充当行头指针,一个为列指针for(inti=1;
i<
=temp;
i++)//先确定行,再求出C矩阵在该行各列的元素
for(intj=1;
j<
j++)//通过确定列头指针来实现遍历相乘
{value=0;
Row_head=Locate(i);
Col_head=(j);
while(Row_head->
right!
=Locate(i))
{//假如行中还有元素不为零就找与之匹配的元素相Row_head=Row_head->
right;
Col_head=Col_head->
down;
!
=Col_head->
&
&
Col_head->
down!
=(j))
{//假如行列不相等而且对应列还有元素,就继续找匹配的元素否则判断再环
if(Row_head->
else{
right==Locate(i))
//假如b矩阵该列元素比a矩阵该行元素elseRow_head=Row_head->
//则b中该列元素已经无法找到能相乘元素则往下推直至跳出循环
}
if(Col_head->
=(j)||Col_head->
==Row_head->
{value+=Row_head->
*Col_head->
;
if(value!
=0){(i,j,value)}
}
returnC;
else{MatrixC;
cerr<
"
输入的两个矩阵不符规则,不能相乘!
endl;
returnC;
}
测试用例
3调试分析
调试过程
(1)编译时程序中没有语法错误,但是格式及语句的书写错误叫多,按照编译错误提示一次改正错误,直至编译正确。
(2)运行程序。
以三元组的形式,即输入矩阵的行数、列数、非零元素个数和各非零元素的行、列、值,输入两个稀疏矩阵,输出了两个矩阵及它们的乘积。
(3)问题:
输出的矩阵不符合要求,形成的阵列中只有非零元素,零元素都没有输出。
说明友元输入函数有问题,将元函数改为下面的函数后能正确输出矩阵阵列。
ostream&
(ostream&
out,Matrix&
b)//输出函数
{node*x;
for(inti=1;
=;
i++)//先确定各行头结点的位置再遍历各行,以输出所有非零元
x=(i);
x=x->
j++)
{if(x->
head==false&
(x->
==j)
{
(4);
out<
x->
elseif(x->
head==true)
{for(j;
j++){(4);
cout<
0"
}break;
else{(4);
}
cout<
returnout;
设计分析
(1)此程序中乘法算法的时间复杂度为O(Rows*Cols)。
(2)此程序没有将类做成模版,导致只能输入floate型的值。
改进方案:
将所有的类做成模版,将其属下的floate类型的全改为模版类型参数<
T>
。
(3)此程序显的很繁锁,算法比较复杂
(4)此程序只有稀疏矩阵的乘法,可以加入其他的矩阵运算来完善运算,也可以再主程序中设计选择菜单,实现多种运算。
(5)改进算法:
重新考虑算法,看是否可用数组加指针的方式实现,用数组可以简化找头指针的繁琐过程,简化循环的过程提高程序运行效率!
4经验与体会
我的题目是实现三元组,十字链表下乘法,运算。
看到这个题目的时候,我一片茫然,因为我们数据结构这一部分并没有讲,我根本就不知道十字链表是什么。
于是我赶紧看书,可是书上对十字链表的将就知识一笔带过,更不要指望在书上找到相关代码了。
于是我先学习了三元组数组的乘法算法,在这个基础上,我在网上收集各种资料收集和算法。
然后不断调试,不断改进程序,最终正确结果终于运行出来了。
我觉得自己的数据结构学得不好,但是数据结构可以说是计算机里一门基础课程,对于以后的学习尤为重要。
所以我们一定要把基础学扎实,这次的课内实践帮我重新巩固基础知识,也学了很多新知识,提高了我的专业的动手实践能力,也提高了我的对数据结构的学习兴趣。
此次课程设计过程中,我真正的体验到,拿到一个问题,应该先分析,将其的属性,功能分析清楚后,再进行细化,考虑其实现的具体的、有效的算法,有了整体的结构框架后再上机!
以前只要拿到题就直接打开电脑,想到什么就写什么,没整体思考,对小程序可以,大程序就会彻底崩溃。
编程实质就是问题的分析及其实现的算法,这两方面解决了上机编程才会得心应手,剩下的就是按算法些代码了!
确定一个好算法很难,一个人往往陷入死循环,思路受局限,找人讨论很必要,编程时团队意识很重要,这不是一个人就能搞定的。
在实践的过程中我每天完成一小部分。
尽量减少操作的盲目性,提高我们学习的效率。
有个总体的大纲来逐步实现。
我也曾经犯过这种错误。
每个函数都做出来部分,结果都没做完。
所以我们要养成有良好的时间规划的习惯,只有一步一步的进行,我们才能完成得更好。
同时在实验中我们要培养自己独立的思考能力和解决问题的能力,不能太过依赖于同学和网络,我们应该要有自己的想法,培养自己的编程思维。
实践能力对我们今后的发展也是至关重要的,我们只有拥有很好地实践能力,才有机会再编程这个领域有所发展。
子啊编程的过程中,我们应该积极的朝着更好地一面发展不断的完善程序,不能马马虎虎随便应付一下。
就像古人云,纸上得来终觉浅,得知此事要躬行。
为了以后的计算机道路,我们应该不断的提高自身的专业素养。
5附录
程序
#include<
//拷贝构造函数
Matrix:
Matrix(intm,intn):
Row(m),Col(n)//重载构造函数的实现
{
elementx;
=m;
=n;
=0;
Terms=0;
temp=m>
=nm:
n;
node*current;
headnode=newnode(&
x);
current=headnode->
right=newnode();
for(inti=1;
temp;
i++)
current->
next=newnode();
current=current->
next;
Matrix():
Row(0),Col(0),Terms(0)
{//构造函数的实现
=Row;
=Col;
Matrix(Matrix&
T)//复制构造函数的实现
Init,;
node*current;
current=(i);
//定位行
while(current->
=(i))
{//通过行遍历逐个赋值
current=current->
Insert(current->
current->
}
voidMatrix:
Init(intm,intn)//矩阵初始化函数的实现
Row=m;
Col=n;
Terms=0;
=n;
=0;
if(m>
0&
n>
0)
temp=m>
current=newnode();
headnode->
right=current;
{
current->
else{cout<
矩阵初始化错误!
}
node*Matrix:
Locate(inti)//定位附加头结点实现
for(intk=1;
k<
i;
k++)
returncurrent;
Insert(intm,intn,floatp)//插入函数的实现
=p;
if(m<
=this->
Row&
n<
Col)
node*Newnode=newnode(&
x),*current,*head;
head=Locate(m);
//先定位行的位置再寻找列插入
current=head->
if(current==head)
right=Newnode;
Newnode->
else
while(current->
n&
current->
=head)
{
current=current->
right=current->
}//完成插入
head=Locate(n);
//先定位列再寻找行插入
down=Newnode;
down=current;
m&
down=current->
Terms++;
}//完成插入
else
cout<
输入的结点位置超出了范围,请重新输入!
istream&
(istream&
in,Matrix&
b)//输入函数重载的实现
intM,N,m,n,T;
floatp;
请输入矩阵的行列和非零元素个数:
in>
M>
N>
T;
(M,N);
if(T>
(M*N))
cerr<
输入的元素个数超过范围"
exit
(1);
请输入各非零元素的行数列数和值"
行数列数值"
for(inti=1;
=T;
i++)//输入元素结点并且插入矩阵
cout<
["
]:
in>
m>
p;
(m,n,p);
//插入结点
returnin;
b)//输出函数重载
node*x;
x=(i);
x=x->
for(intj=1;
{
if(x->
==j))
{
(4);
out<
x=x->
}
elseif(x->
for(j;
break;
else{(4);
Matrix&
Matrix:
operator=(Matrix&
T)//重载赋值号函数的实现
this->
Row=;
Col=;
=current)
//通过行遍历逐个赋值
this->
Insert(current->
return*this;
makeEmpty()//清空矩阵的实现
node*del,*current;
current=Locate(i);
//找到列的附加头结点
=Locate(i))
del=current->
//通过列的附加头结点向下删除结点
down=del->
deletedel;
MatrixC(this->
floatvalue;
node*Row_head,*Col_head;
//设两个指针,一个充当行头指针,一个为列指针
for(intj=1;
value=0;
Row_head=Locate(i);
while(Row_head->
{//假如行中还有元素不为零就找与之匹配的元素相乘
Row_head=Row_head->
Col_head=Col_head->
while(Row_head->
{//假如行列不相等而且对应列还有元素,就继续找匹配的元素否则判断再循环
if(Row_head->
Col_head=Col_head->
else
{
if(Row_head->
Col_head=Col_head->
//
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- 稀疏 矩阵 相乘
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