就是取i 和 j中的較大者進行個數計算。
壓縮後的一維陣列大小為 n * ( n + 1 ) / 2;
在n * n的矩陣中，表示兩個對稱點是：( i 表示行，j 表示列）
num[ i * n + j ] 與 num[ j * n + i ];
如果這個對稱矩陣已經被表示為一維陣列儲存num[ n * n]，那麼我們如何在一維陣列中進行轉置的運算呢？
當然在一維陣列中，我們也可以利用兩層迴圈直接交換按照對應位置的條件。
**實現：
#include
using namespace std;
constexpr auto maxsize =
100;
intmain()
} cout <<
"轉置後排列:"
<< endl;
for(
int i =
0; i < n * n; i++
) cout << map[i]
<<
" ";
system
("pause");
return0;
}
經常定義t / (m * n )表示稀疏因子，如果 t <= 0.05時，稱為稀疏矩陣，但也不絕對，對於具體問題具體分析
因為稀疏矩陣過於占用空間，我們可以用一維陣列來進行儲存
但是需要的條件是不為零的值在矩陣中的座標( i , j )以及值，
那麼在一維陣列中我們可以用 i * 10 + j 來表示在一維陣列中的下標，即num[i * 10 + j ] =value;
這樣可以有利於的避免重複。
或者結構體實現
#define maxnum 大於矩陣中非零元素個數的常數
typedef
struct
triple;
typedef
struct
matrix;
將矩陣的行列值相互交換；
將每個三元組中的 i 和 j 互換；
重排三元組的次序即可實現三元組的轉置
**實現
#include
#include
using namespace std;
#define maxnum 10
//大於矩陣中非零元素個數的常數
typedef
int elemtype;
//值;
typedef
struct
triple;
typedef
struct
matrix;
intmain()
cout <<
"轉置前"
<< endl;
for(i =
1; i <= node.tu; i++
) cout <<
"i = "
<< node.data[i]
.i <<
" j = "
<< node.data[i]
.j <<
" value = "
<< node.data[i]
.e << endl;
cout <<
" "
<< endl;
int q =1;
for(
int col =
1; col <= node.nu;
++col)
//轉置}}
temp.mu = node.mu;
temp.nu = node.nu;
temp.tu = node.tu;
cout <<
"轉置後"
<< endl;
for(i =
1; i <= temp.tu; i++
) cout <<
"i = "
<< temp.data[i]
.i <<
" j = "
<< temp.data[i]
.j <<
" value = "
<< temp.data[i]
.e << endl;
system
("pause");
return0;
}
除此之外，由於較於上面這演算法的實現，我們還有一種更加快速的轉置的實現方法
該演算法的思想是：如果能夠預先確定原始矩陣中的每一列的第乙個非零元素在轉置之後的矩陣中所在的位置，那麼對在原始矩陣中的三元組做轉置的時候，可以直接放在轉置矩陣的三元組表中。為了確定這些表中的元素的位置，我們應該先計算求得每一列中的非元素的個數，進而求得每一列中的第乙個非零元素在轉置後的矩陣的三元組中的位置。
我們需要設定兩個陣列：
cpot[maxsize]記錄每一列中的第乙個非零元素在轉置後的三元組中的對應的位置，num[col]記錄第col列中的非零元素的個數。
cpot[ 1 ] = 1;//第一列中的第乙個非零元素肯定放置在轉置後的三元組的第一行的位置。
cpot[ col ] = cpot[ col - 1] + num[ col - 1];// 2 <= col <=m.nu;遞迴關係式
int
fasttransposesmatirx
(tsmatrix m, tsmatrix &t)
}return1;
}
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