给定两个 稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。您可以假设A的列数等于B的行数。 题目地址：https://www.jiuzhang.com/solution/sparse-matrix-multiplication/#tag-other 本参考程序来自九章算法，由 @Roger 提供 ...

一 稀疏矩阵的存储 1.三元组顺序表 三元组表示法就是在存储非零元的同时，存储该元素所对应的行下标和列下标。稀疏矩阵中的每一个非零元素由一个三元组(i,j,aij)唯一确定。矩阵中所有非零元素存放在由三元组组成的顺序表中(通常用数组)。所以三元组的逻辑结构如下： //————稀疏矩阵 ...

题目：假设稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构，试写出矩阵相加和相乘的算法，另设三元组表C存放结果矩阵。 要求： 从键盘输入稀疏矩阵A和B 检测A和B能否相加/相乘 如能，做矩阵相加和相乘运算，并打印运算结果 如不能，应显示出原因 这里主要就是三元组的运用，比较基础，详情见代码中的注释。 ...

尽量避免稀疏矩阵， 加快计算。 比如计算稀疏矩阵S的F范数 a = norm(S, 'fro')， 方法1效率比方法2高很多。 方法 1 方法 2 ...

稀疏矩阵相乘-Python版 Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume ...

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稀疏矩阵的定义 　　对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 　　人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素没有分布规律。 稀疏矩阵的压缩存储 ...

这个代码貌似有点问题，运行结果就不贴了。 这是我写的代码： 运行结果： ...