数据结构：稀疏矩阵的三元组顺序表压缩存储

"本文主要介绍了数据结构中的三元组顺序表，这是稀疏矩阵的一种压缩存储方式，适用于存储非零元素较少的矩阵。此外，还回顾了数组和广义表的相关概念，包括一维数组、二维数组以及多维数组的定义和特性。" 在数据结构领域，三元组顺序表是一种针对稀疏矩阵的存储结构，尤其适用于非零元素数量远小于矩阵总元素数量的情况。稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，为了节省存储空间，通常采用三元组顺序表进行压缩存储。三元组顺序表通过定义一个结构体`Triple`来表示矩阵中的非零元素，结构体包含元素的行索引`i`、列索引`j`和元素值`e`。在实际实现中，定义一个结构体数组`data[MAXSIZE+1]`存储这些三元组，并额外维护矩阵的行数`mu`、列数`nu`和非零元素个数`tu`。 三元组顺序表中的三元组按照行序为主序顺序排列，意味着在遍历过程中，先处理的三元组对应的元素在矩阵中位置更靠上。这种存储方式便于查找、插入和删除操作，但不支持快速的矩阵运算，如矩阵乘法。 数组是数据结构的基础，分为一维、二维和多维。一维数组可以被视为一个线性表，其中每个元素都有一个唯一的地址可以通过下标直接计算得出，这是一种随机访问结构。二维数组则是对一维数组的扩展，每个元素由行索引和列索引唯一标识，可以看作是行向量或列向量的集合。多维数组则进一步扩展到三个或更多维度，数据元素可以有多于两个的直接前驱和后继。 广义表是数组概念的一种扩展，它的数据元素本身可以是任意复杂的数据结构，包括其他广义表。广义表的存储结构通常有链式存储和顺序存储两种方式，链式存储利用链表结构可以方便地处理不同长度和深度的广义表，而顺序存储则适用于结构较为规则的广义表。 本章节的重点是矩阵的压缩存储，特别是稀疏矩阵的三元组顺序表表示，它体现了数据结构设计中优化存储和操作效率的思想。同时，对数组和广义表的讨论加深了对线性数据结构扩展的理解，展示了如何根据实际需求设计和选择合适的数据结构。