此操作的演算法我就不多說了，**裡面敘述得很清楚了。下面就是此程式：
[cpp]view plain
copy
# include
# include
# define null 0
# define ok 1
# define error 0
# define maxsize 100 /* 矩陣中非零元的最大值 */
# define maxrc 10 /* 矩陣的最大行值 */
typedef
int status ;
/********** 稀疏矩陣的行邏輯鏈結的順序表儲存表示 **********/
typedef
struct
/* 非零元的三元組 */
triple;
typedef
struct
/* 稀疏矩陣的行邏輯鏈結的順序表 */
rlsmatrix; /* r:row l:logic s:sequence */
/********* 基本操作的函式原型的宣告 *********/
status createsmatrix_rl(rlsmatrix * matrix);
// 建立乙個稀疏矩陣；
// 輸入行數、列數，支援亂序輸入三元組，並計數；
// 以行為主序進行重新排列，並記錄每行起始位置於matrix->rpos[row]；
// 若非零元超過 maxsize或行數超過maxrc，則返回error，否則ok；
void printsmatrix_rl(rlsmatrix * matrix);
// 輸入矩陣，列印出矩陣的行數、列數、非零元個數，以及整個矩陣；
status multsmatrix_rl(rlsmatrix * m,rlsmatrix * n,rlsmatrix * q);
// 輸入兩個稀疏矩陣m和n，並初始化q，然後計算m*n的值賦給q；
// 如果m->mu!=n->nu或列數大於maxrc或者計算出的非零元個數大於maxsize，都返回error,否則ok；
// 計算過程如下：
// 1. 由於矩陣m和q的行數相等並且c語言以行為主序進行儲存，所以以m進行逐行的掃瞄。
// 2. 使q的此行邏輯表的序號等於其非零元個數q.tu+1，以表示其行的首個元素的序號。
// 3. 從行中找到m的非零元，並以它的列值為n的行號，對n進行行的掃瞄，若存在，則依次計算它們，並把其值累加到乙個以n中這個對應非零元的列值為序號的臨時陣列ctemp[ccol]中。
// 4. 在m的當前行完成掃瞄後，將ctemp[ccol]不為0的值，壓入到q矩陣的三元組，累加++q.tu，若q.tu大於了maxsize，這返回error。
/************ main( ) 函式對矩陣乘法的實現 ************/
void main()
else
printf("m.mu and n.nu are not mathing/n");
} else
printf("input error./n");
} /*********** 基本操作的演算法描述 ****************/
status createsmatrix_rl(rlsmatrix * matrix)
// 建立乙個稀疏矩陣；
// 輸入行數、列數，支援亂序輸入三元組，並計數；
matrix->tu=num; // num的值即為此矩陣的非零元個數；
for(p=1;p<=matrix->tu-1;++p)
// 按行為主序依次重新排列非零元
temp=matrix->data[min].i; // 交換行值；
matrix->data[min].i=matrix->data[p].i;
matrix->data[p].i=temp;
temp=matrix->data[min].j; // 交換列值；
matrix->data[min].j=matrix->data[p].j;
matrix->data[p].j=temp;
temp=matrix->data[min].e; // 交換元素值；
matrix->data[min].e=matrix->data[p].e;
matrix->data[p].e=temp;
} for(row=1,num=0;row<=matrix->mu;++row)
// 記錄matrix->rpos[row];
return ok;
} // 時間複雜度分析：
// 1. 輸入非零元：o(tu); 2. 重新排列（最壞情況下）;o(tu*(tu-1)) ; 3. 記錄行邏輯表：o(mu)
void printsmatrix_rl(rlsmatrix * matrix)
// 輸入矩陣，列印出矩陣的行數、列數、非零元個數，以及整個矩陣；
else
printf("%4d",null);
/* 沒有非零元的地方補0 */
} printf("/n");
/* 每行輸入完畢後，換行 */
} }
// 時間複雜度：o(mu*nu).
status multsmatrix_rl(rlsmatrix * m,rlsmatrix * n,rlsmatrix * q)
// 輸入兩個稀疏矩陣m和n，並初始化q，然後計算m*n的值賦給q
} for(ccol=1;ccol<=q->nu;++ccol)
/* 將此行非零元壓縮入q中 */
} } }
return ok;
} // 時間複雜度：o(m->mu*(n->nu+m->nu*n->nu+n->nu));
status createsmatrix_rl(rlsmatrix * matrix)
這個函式我用 2 種演算法進行了編寫：第一種不支援亂序輸入，而且輸入很麻煩。第二種則使得輸入很方便、清楚。
所以，我想總結一下函式在宣告時，對函式進行說明的流程：
1. 確定功能，詳細描述這個功能，即要達到哪些效果。好的功能能夠使程式更加人性化。
2. 設計演算法。
3. 盡量給出此函式的完整定義。
我覺得確定功能應該是首要工作，因為它是整個思路的方向，所以我放在了第一位，必須認真地對待。
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