//稀疏矩阵的转置 void transposeMatrix(TSMatrix M, TSMatrix* T) { //1.稀疏矩阵的行数和列数互换 (*T).mu = M.nu; (*T).nu = M.mu; (*T).tu = M.tu; if ((*T).tu) { int col, p; int q = 0; //2.遍历原表中的各个三元组 for (col = 1; col <= M.nu; col++) { /...
1.我们首先定义了矩阵的行数(ROWS)和列数(COLS),这里都设为3。 2.transposeMatrix函数接受一个二维数组matrix和一个转置后的二维数组transposed作为参数。它使用两个嵌套的for循环遍历原矩阵的每一个元素,并将元素按照转置的规则放入transposed数组中。 3.printMatrix函数用于打印二维数组的内容,方便我们查看原矩阵和转...
void transpose(int matrix[ROWS][COLS]) { int i, j, temp; for (i = 0; i < ROWS; i++) { for (j = i+1; j < COLS; j++) { temp = matrix[i][j]; matrix[i][j] = matrix[j][i]; matrix[j][i] = temp; } } } int main() { int matrix[ROWS][COLS] = {{1, 2,...
要实现矩阵的转置,可以使用二维数组来表示矩阵。以下是一个示例代码: #include <stdio.h> #define ROW 3 #define COL 3 void transpose(int matrix[ROW][COL], int result[COL][ROW]) { for (int i = 0; i < ROW; i++) { for (int j = 0; j < COL; j++) { result[j][i] = matrix[...
该代码中,我们定义了一个3行4列的矩阵matrix,然后调用transposeMatrix函数进行转置操作,将转置后的结果存储在result数组中。最后,我们使用循环打印出原始矩阵和转置后的矩阵。 这个转置操作在很多领域中都有应用,比如图像处理、信号处理等。在云计算中,转置操作可以用于处理矩阵计算,比如矩阵乘法。可以利用云计算平台提供...
Original matrix: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Transposed matrix: 1 5 9 2 6 10 3 7 11 4 8 12 复制代码 在示例代码中,transpose()函数用于实现数组的行列互换,printMatrix()函数用于打印数组。在main()函数中,首先定义了一个原始矩阵matrix,然后定义了一个用于存储转置后矩阵的数组transposed。接...
我试图找到一种转置矩阵的方法,例如:[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]它会将矩阵更改为:[[1, 4, 7],[2, 5, 8],[3, 6, 9]]到目前为止,我尝试了几件事,但从未奏效。 我试过了:def transpose_matrix(matrix): # this one doesn't change the matrix...
int matrix55 = 1,2,3,4,5, 1,2,3,4,5, 1,2,3,4,5, 1,2,3,4,5, 1,2,3,4,5 ; void swap(int &a,int &b) a=a^b; b=a^b; a=a^b; void matrix_transpose(int m) int i,j; for(i=1;i<N;i++) for(j=0;j<i;j++) ...
Say I have a matrix with a dimension of A*B on GPU, where B (number of columns) is the leading dimension assuming a C style. Is there any method in CUDA (or cublas) to transpose this matrix to FORTRAN style, where A (number of rows) becomes the leading dimension?
int**transpose(int** matrix,intmatrixSize,int* matrixColSize,int* returnSize,int** returnColumnSizes){ } 解题 分析 这题不难就是对角线互换元素即可 这里我加上了数组下标,就更能发现转化前后的关系。 很明显看出就是二维数组的下标进行交换。