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C语⾔两种⽅式实现矩阵的转置#include"stdio.h"typedef struct{int i,j;int v;}Triple;typedef struct{Triple date[1000];int mu,nu,tu;//hang、lie}TSMatrix;void Trans(TSMatrix &T,TSMatrix &M){//将来会对M的值进⾏修改，⽽不会对T的值进⾏修改，所以M需要传递地址M.mu=T.nu;M.nu=T.mu;M.tu=T.tu;int l=1;for(int q=1;q<T.nu+1;q++)for(int p=1;p<T.tu+1;p++){if(T.date[p].j==q){M.date[l].i=T.date[p].j;M.date[l].j=T.date[p].i;M.date[l].v=T.date[p].v;l++;}}printf("转置后\n");printf("i j v\n");for(int k=1;k<M.tu+1;k++){printf("%d %d %d\n",M.date[k].i,M.date[k].j,M.date[k].v);}}int main(){TSMatrix T,M;T.date[1].i=1;T.date[1].j=2;T.date[1].v=12;T.date[2].i=1;T.date[2].j=3;T.date[2].v=9;T.date[3].i=3;T.date[3].j=1;T.date[3].v=-3;T.date[4].i=3;T.date[4].j=6;T.date[4].v=14;T.date[5].i=4;T.date[5].j=3;T.date[5].v=24;T.date[6].i=5;T.date[6T.tu=8;T.nu=6;T.mu=6;printf("转置前\n");printf("i j v\n");//printf("%d",T.tu);for(int k=1;k<T.tu+1;k++){printf("%d %d %d\n",T.date[k].i,T.date[k].j,T.date[k].v);}Trans(T,M);printf("");return0;}分析：在矩阵的转置中，是将T矩阵的列转为M矩阵的⾏，在M矩阵中，是以⾏顺序进⾏存储，所以，在转置时以T矩阵的列顺序遍历，找出每个T.date[p].j==q，p即在T矩阵中的位置。
c语言中求矩阵运算矩阵运算是一种在数学和计算机科学领域中广泛使用的数学工具。
它通过使用矩阵来表达线性方程组、线性变换和其他几个重要的数学概念。
因此，对于学习计算机科学的人来说，学习矩阵运算是非常重要的。
在C语言中，矩阵运算可以实现很多重要的计算，例如矩阵的加法、减法、乘法以及转置等。
下面将讨论这些运算的实现过程和具体应用。
1. 矩阵加法矩阵加法是矩阵运算中的一种基本运算，它可以将两个矩阵相加。
在C语言中，矩阵加法可以通过for循环来实现。
下面是一个示例代码：```cvoid matrix_add(int row, int column, intmatrix_a[][column], int matrix_b[][column], intresult[][column]) {for(int i=0; i<row; i++) {for(int j=0; j<column; j++) {matrix_b[i][j];}}}```在上面的代码中，matrix_a和matrix_b是两个待相加的矩阵，result是相加后的矩阵。
函数的参数中，row是矩阵的行数，column 是矩阵的列数。
2. 矩阵减法矩阵减法是矩阵运算中的另一种基本运算，它可以将两个矩阵相减。
在C语言中，矩阵减法也可以通过for循环来实现。
下面是一个示例代码：```cvoid matrix_subtract(int row, int column, intmatrix_a[][column], int matrix_b[][column], intresult[][column]) {for(int i=0; i<row; i++) {for(int j=0; j<column; j++) {matrix_b[i][j];}}}```在上面的代码中，matrix_a和matrix_b是两个待相减的矩阵，result是相减后的矩阵。
c 语言矩阵运算C语言是一种广泛应用于计算机科学领域的编程语言，它具有高效、灵活和强大的特点。
在C语言中，矩阵运算是一项重要的操作，可以用于解决各种实际问题。
本文将介绍C语言中的矩阵运算的基本概念、常用操作和应用场景。
一、矩阵的定义和表示矩阵是一个二维数组，由若干行和若干列组成。
在C语言中，可以使用二维数组来表示矩阵。
例如，一个3行4列的矩阵可以定义为int matrix[3][4]，其中matrix是矩阵的名称，3表示矩阵的行数，4表示矩阵的列数。
二、矩阵的基本运算1. 矩阵的加法：两个相同维数的矩阵进行对应元素的相加运算。
例如，矩阵A和矩阵B的加法可以表示为C=A+B，其中C是一个与A和B维数相同的矩阵，其每个元素等于A和B对应位置元素的和。
2. 矩阵的减法：两个相同维数的矩阵进行对应元素的相减运算。
例如，矩阵A和矩阵B的减法可以表示为C=A-B，其中C是一个与A和B维数相同的矩阵，其每个元素等于A和B对应位置元素的差。
3. 矩阵的数乘：一个矩阵的每个元素与一个数相乘得到的新矩阵。
例如，矩阵A的数乘可以表示为C=k*A，其中k是一个数，C是一个与A维数相同的矩阵，其每个元素等于A对应位置元素乘以k。
4. 矩阵的乘法：两个矩阵进行相乘运算，结果矩阵的行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。
例如，矩阵A和矩阵B的乘法可以表示为C=A*B，其中C是一个A的行数和B的列数相同的矩阵，其每个元素等于A的对应行与B的对应列的乘积之和。
三、矩阵运算的应用场景矩阵运算在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 线性代数：矩阵运算是线性代数中的基础操作，可以用于求解线性方程组、矩阵的特征值和特征向量等问题。
2. 图像处理：图像可以表示为一个二维矩阵，矩阵运算可以用于图像的平滑、锐化、旋转等操作，实现图像的处理和增强。
3. 机器学习：矩阵运算是机器学习中常用的操作，例如矩阵的转置、逆运算、奇异值分解等，可以用于模型参数的更新和优化。
C语言实现矩阵计算C语言是一种广泛使用的编程语言，也是实现矩阵计算的一种常用工具。
在C语言中，我们可以使用数组来表示矩阵，并通过循环结构和算术运算符来实现矩阵计算的各种功能。
首先，我们需要实现矩阵的输入和输出功能。
在C语言中，我们可以使用二维数组来表示矩阵。
下面是一个示例代码，用来输入和显示一个矩阵：```c#include <stdio.h>//定义最大矩阵的大小#define MAX_SIZE 100//函数用于输入一个矩阵void inputMatrix(int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)printf("请输入矩阵元素：\n");for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)scanf("%d", &matrix[i][j]);}}//函数用于显示一个矩阵void displayMatrix(int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)printf("矩阵元素为：\n");for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)printf("%d ", matrix[i][j]);}printf("\n");}```上述代码定义了两个函数：`inputMatrix`用于输入一个矩阵，`displayMatrix`用于显示一个矩阵。
我们可以通过调用这两个函数来输入和显示矩阵。
接下来，我们可以实现矩阵的加法、减法和乘法等功能。
以下是一个示例代码，用于实现矩阵的加法：```c//函数用于计算两个矩阵的加法void addMatrix(int matrix1[MAX_SIZE][MAX_SIZE], intmatrix2[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int result[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j];}}```上述代码中，我们定义了一个`addMatrix`函数，该函数接受两个输入矩阵和一个结果矩阵，将两个输入矩阵的对应元素相加，并将结果存储在结果矩阵中。
C语⾔实现矩阵运算案例详解C语⾔实现矩阵运算给定⼀个n×n的⽅阵，本题要求计算该矩阵除副对⾓线、最后⼀列和最后⼀⾏以外的所有元素之和。
副对⾓线为从矩阵的右上⾓⾄左下⾓的连线。
输⼊格式:输⼊第⼀⾏给出正整数n（1<n≤10）；随后n⾏，每⾏给出n个整数，其间以空格分隔。
输出格式:在⼀⾏中给出该矩阵除副对⾓线、最后⼀列和最后⼀⾏以外的所有元素之和。
输⼊样例:42 3 4 15 6 1 17 1 8 11 1 1 1输出样例:35#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){int n;scanf("%d", &n);int a[n][n];for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < n; j++){scanf("%d", &a[i][j]);//printf("%3d ", a[i][j]);}//puts("")；}int sum_1 = 0, sum_2 = 0;//puts("");int i, j;//printf("sum_1:\n");for (i = 0; i < n - 1; i++){for (j = 0; j < n - i - 1; j++){sum_1 = sum_1 + a[i][j];//printf("%d\n", sum_1);}}//printf("%d\n", sum_1);//printf("sum_2:\n");if (n > 3){for (j = 2; j < n - 1; j++){for (i = n - j; i < n - 1; i++){sum_2 = sum_2 + a[i][j];//printf("%d\n", sum_2);}}}//printf("%d\n", sum_2);int sum = sum_2 + sum_1;printf("%d", sum);system("pause");return 0;}主要还是找规律。
矩阵运算——C语言实现矩阵运算是线性代数中非常重要的一部分，它涉及到矩阵的加法、减法、乘法、转置等操作。
在C语言中，我们可以使用二维数组来表示和操作矩阵。
首先，我们需要定义一个表示矩阵的结构体，可以包含矩阵的行数、列数以及矩阵的元素值。
代码如下：```ctypedef structint rows; // 行数int cols; // 列数double **data; // 矩阵元素} Matrix;```在此结构体中，我们使用一个二维指针来表示矩阵的元素，其中每个指针指向一个一维数组，表示矩阵的一行。
接下来，我们可以实现一些常用的矩阵运算函数，比如矩阵的创建、销毁、加法、减法、乘法等。
1.矩阵的创建和销毁函数如下所示：```cMatrix *createMatrix(int rows, int cols)Matrix *matrix = (Matrix *)malloc(sizeof(Matrix));matrix->rows = rows;matrix->cols = cols;matrix->data = (double **)malloc(rows * sizeof(double *));for (int i = 0; i < rows; ++i)matrix->data[i] = (double *)malloc(cols * sizeof(double));}return matrix;void destroyMatrix(Matrix *matrix)for (int i = 0; i < matrix->rows; ++i)free(matrix->data[i]);}free(matrix->data);free(matrix);```这里我们使用了动态内存分配，先分配一维数组的内存，再分配二维数组的内存。
2.矩阵的加法和减法函数如下所示：```cMatrix *addMatrix(Matrix *matrix1, Matrix *matrix2)if (matrix1->rows != matrix2->rows ， matrix1->cols != matrix2->cols)return NULL;}Matrix *result = createMatrix(matrix1->rows, matrix1->cols);for (int i = 0; i < matrix1->rows; ++i)for (int j = 0; j < matrix1->cols; ++j)result->data[i][j] = matrix1->data[i][j] + matrix2->data[i][j];}}return result;Matrix *subtractMatrix(Matrix *matrix1, Matrix *matrix2)if (matrix1->rows != matrix2->rows ， matrix1->cols != matrix2->cols)return NULL;}Matrix *result = createMatrix(matrix1->rows, matrix1->cols);for (int i = 0; i < matrix1->rows; ++i)result->data[i][j] = matrix1->data[i][j] - matrix2->data[i][j];}}return result;```这里我们首先判断两个矩阵是否具有相同的行数和列数，如果不相同则无法进行加法或减法运算。
矩阵c语言矩阵是一种常用的数据结构，可以用于表示和处理二维数据。
在C 语言中，矩阵可以通过多维数组来实现。
本文将介绍C语言中如何定义、初始化和操作矩阵。
一、定义矩阵在C语言中，可以使用多维数组来定义矩阵。
例如，要定义一个3行4列的矩阵，可以使用如下语句：```cint matrix[3][4];```这样就定义了一个整型矩阵，可以存储3行4列的数据。
二、初始化矩阵矩阵的初始化可以通过遍历矩阵的每个元素，并为其赋初值来实现。
例如，要将上述定义的矩阵初始化为全0，可以使用如下代码：```cfor (int i = 0; i < 3; i++) {for (int j = 0; j < 4; j++) {matrix[i][j] = 0;}}```这样就将矩阵的所有元素初始化为0。
三、矩阵的操作1. 访问矩阵的元素可以通过下标访问矩阵的元素，下标从0开始计数。
例如，要访问矩阵中第2行第3列的元素，可以使用如下代码：```cint element = matrix[1][2];```这样就将矩阵中第2行第3列的元素赋值给变量element。
2. 修改矩阵的元素可以通过下标修改矩阵的元素的值。
例如，要将矩阵中第1行第0列的元素修改为5，可以使用如下代码：```cmatrix[0][0] = 5;```这样就将矩阵中第1行第0列的元素修改为5。
3. 矩阵的运算矩阵可以进行一些常见的数学运算，如加法、减法和乘法。
以下以矩阵加法为例进行说明。
矩阵加法的规则是对应位置上的元素相加。
假设有两个相同维度的矩阵matrix1和matrix2，要计算它们的和matrix_sum，可以使用如下代码：```cint matrix1[3][4] = { {1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12} };int matrix2[3][4] = { {2, 4, 6, 8}, {1, 3, 5, 7}, {0, -1, -2, -3} };int matrix_sum[3][4];for (int i = 0; i < 3; i++) {for (int j = 0; j < 4; j++) {matrix_sum[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j];}}```这样就得到了两个矩阵的和matrix_sum。
c语言进行矩阵运算以C语言进行矩阵运算在计算机科学与编程领域中，矩阵是一种常见且重要的数学结构。
矩阵运算是指对矩阵进行各种数学运算的过程，包括矩阵的加法、减法、乘法、转置等操作。
在C语言中，我们可以利用数组和循环结构来实现矩阵运算，下面将详细介绍如何在C语言中进行矩阵运算。
我们需要了解矩阵的表示方法。
在C语言中，我们可以使用二维数组来表示一个矩阵。
假设我们有一个m行n列的矩阵A，我们可以使用一个m行n列的二维数组来表示它。
例如，int A[m][n]就表示一个m行n列的矩阵A。
接下来，我们来介绍矩阵的加法运算。
矩阵的加法运算是指将两个相同维度的矩阵相应元素进行相加的运算。
具体而言，对于两个m 行n列的矩阵A和B，它们的加法运算结果C为一个m行n列的矩阵，其中C的第i行第j列元素等于A的第i行第j列元素与B的第i行第j列元素的和。
在C语言中，我们可以使用嵌套的for循环来实现矩阵的加法运算。
下面是一个示例代码，演示了如何在C语言中进行矩阵的加法运算：```c#include <stdio.h>#define M 3#define N 3void matrix_addition(int A[][N], int B[][N], int C[][N]) { for (int i = 0; i < M; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];}}}int main() {int A[M][N] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};int B[M][N] = {{9, 8, 7}, {6, 5, 4}, {3, 2, 1}};int C[M][N];matrix_addition(A, B, C);printf("矩阵A：\n");for (int i = 0; i < M; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {printf("%d ", A[i][j]);}printf("\n");}printf("矩阵B：\n");for (int i = 0; i < M; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { printf("%d ", B[i][j]);}printf("\n");}printf("矩阵A + 矩阵B：\n"); for (int i = 0; i < M; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { printf("%d ", C[i][j]);}printf("\n");}return 0;}```运行以上代码，我们可以得到如下输出结果：```矩阵A：1 2 34 5 67 8 9矩阵B：9 8 76 5 43 2 1矩阵A + 矩阵B：10 10 1010 10 1010 10 10```从输出结果可以看出，矩阵A和矩阵B进行加法运算后得到了矩阵C，其中C的每个元素都等于对应位置上A和B的元素之和。
c语言矩阵乘法摘要：1.C语言矩阵乘法的基本概念2.矩阵乘法的实现方法3.矩阵乘法示例代码分析4.矩阵乘法的应用场景正文：C语言作为一种广泛应用于科学计算、数据处理和系统开发的编程语言，矩阵乘法是其重要的基本操作之一。
矩阵乘法在许多领域都有广泛的应用，如线性代数、图像处理、数据挖掘等。
本文将详细介绍C语言中矩阵乘法的实现方法、示例代码及应用场景。
一、C语言矩阵乘法的基本概念矩阵乘法是矩阵运算中的一种，它用于计算两个矩阵相乘的结果。
设矩阵A是一个m×n矩阵，矩阵B是一个n×p矩阵，那么矩阵C是一个m×p矩阵，矩阵乘法的结果为C[i][j] = ∑(k=1 to n) A[i][k] * B[k][j]。
二、矩阵乘法的实现方法在C语言中，矩阵乘法可以通过循环结构实现。
首先，我们需要动态分配内存用于存储乘法结果。
然后，通过两层循环分别遍历矩阵A和矩阵B的每一个元素，根据矩阵乘法的定义计算乘法结果。
最后，将结果存储在矩阵C中。
三、矩阵乘法示例代码分析以下是一个简单的C语言矩阵乘法示例代码：```c#include <stdio.h>int main() {int row1, col1, row2, col2, result_col;int a[][10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}, b[][10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10},result[][10];row1 = sizeof(a) / sizeof(a[0]);col1 = sizeof(a[0]) / sizeof(a[0][0]);row2 = sizeof(b) / sizeof(b[0]);col2 = sizeof(b[0]) / sizeof(b[0][0]);result_col = col1 * col2;for (int i = 0; i < row1; i++) {for (int j = 0; j < row2; j++) {for (int k = 0; k < col2; k++) {result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];}}}for (int i = 0; i < row1; i++) {for (int j = 0; j < row2; j++) {printf("%d ", result[i][j]);}printf("");}return 0;}```四、矩阵乘法的应用场景矩阵乘法在许多领域都有广泛的应用，如线性方程组求解、图像处理中的滤波、数据挖掘中的聚类分析等。
#include<iostream>#include<stdlib.h>#include<math.h>#define N 10 //定义方阵的最大阶数为10#include <iomanip>using namespace std;double MatDet(double *p, int n); //求矩阵的行列式double Creat_M(double *p, int m, int n, int k); //求矩阵元素A(m, n)的代数余子式void print(double *p, int n); //输出矩阵n*nclass Matrix{private:int row,col;double **eM ;public:creatM();//创造矩阵outM(Matrix A);//输出矩阵add(Matrix A,Matrix B);//矩阵相加minus(Matrix A,Matrix B);//矩阵相减transpose(Matrix A);//矩阵转置mutiply(Matrix A,Matrix B);//矩阵相乘h(Matrix A);//求行列式,和上三角inverse(Matrix A);//矩阵的逆};void main(){cout<<"******矩阵计算器******"<<endl;cout<<"请选择你要进行的操作"<<"\n"<<"1:相加2:相减3：转置4：相乘5：求行列式和上三角6:求逆"<<endl;int c;cin>>c;switch(c){case 1:{Matrix m1,m2;cout<<"请输入第一个矩阵"<<endl;m1.creatM();cout<<"请输入第二个矩阵"<<endl;m2.creatM();m1.add(m1,m2);break;}case 2:{Matrix m1,m2;cout<<"请输入第一个矩阵"<<endl;m1.creatM();cout<<"请输入第二个矩阵"<<endl;m2.creatM();m1.minus(m1,m2);break;}case 3:{Matrix A;A.transpose(A);break;}case 4:{Matrix m1,m2;cout<<"请输入第一个矩阵"<<endl;m1.creatM();cout<<"请输入第二个矩阵"<<endl;m2.creatM();m1.mutiply(m1,m2);break;}case 5:{Matrix m;cout<<"请输入矩阵"<<endl;m.creatM();m.h(m);break;}case 6:{double *buffer, *p; //定义数组首地址指针变量int row, num; //定义矩阵的行数和矩阵元素个数int i, j;double determ; //定义矩阵的行列式double a[N][N], b[N][N];int n;cout << "采用逆矩阵的定义法求矩阵的逆矩阵!\n";cout << "请输入矩阵的行数: ";cin >> row;num = 2 * row * row;buffer = (double *)calloc(num, sizeof(double)); //分配内存单元p = buffer;if (NULL != p){for (i = 0; i < row; i++){cout << "Please input the number of " << i+1 << " row: ";for (j = 0; j < row; j++){cin >> *p++;}}}else{cout << "无法分配内存\n";}cout << "The original matrix : \n";print(buffer, row); //打印该矩阵determ = MatDet(buffer, row); //求整个矩阵的行列式p = buffer + row * row;if (determ != 0){cout << "The determinant of the matrix is " << determ << endl;for (i = 0; i < row; i++) //求逆矩阵{for (j = 0; j < row; j++){*(p+j*row+i) = (double)Creat_M(buffer, i, j, row)/determ;}}cout << "The inverse matrix is: " << endl;print(p, row); //打印该矩阵}else{cout << "The determinant is 0, and there is no inverse matrix!\n"; }free(buffer); //释放内存空间getchar();break;}}}Matrix::creatM(){cout<<"请依次输入矩阵的行和列"<<endl;cin>>row>>col;eM=(double**) malloc(row*sizeof(double*)) ;for(int i=0; i<row; i++)eM[i] = (double *)malloc(col * sizeof(double));cout<<"请输入矩阵"<<endl;for( i=0;i<row;i++){for(int j=0;j<col;j++)cin>>eM[i][j] ;}}Matrix::outM(Matrix A){for(int i=0;i<row;i++){for(int j=0;j<col;j++)cout<<eM[i][j]<<" ";cout<<endl;}}Matrix::add(Matrix A, Matrix B){if(A.col!=B.col || A.row!=B.row){cout<<"行列不同"<<endl;}else{for(int i=0;i<A.row;i++){for(int j=0;j<A.col;j++){A.eM[i][j]=A.eM[i][j]+B.eM[i][j];}}cout<<"结果为：\n";A.outM(A);}}Matrix::minus(Matrix A, Matrix B){if(A.col!=B.col || A.row!=B.row){cout<<"行列不同"<<endl;}else{for(int i=0;i<A.row;i++){for(int j=0;j<A.col;j++){A.eM[i][j]=A.eM[i][j]+B.eM[i][j];}}cout<<"结果为：\n";A.outM(A);}}Matrix::transpose(Matrix A){int i,j;cout<<"请输入矩阵"<<endl;A.creatM();cout<<"原矩阵为：\n";A.outM(A);Matrix R;R.row=A.col;R.col=A.row;R.eM=(double**) malloc(R.row*sizeof(double*)) ;for( i=0; i<R.row; i++)R.eM[i] = (double *)malloc(R.col * sizeof(double));for(i=0;i<R.row;i++){for(int j=0;j<R.col;j++){R.eM[i][j]=0;}}for(i=0;i<R.row;i++){for(int j=0;j<R.col;j++){R.eM[i][j]=A.eM[j][i];}}cout<<"结果为："<<endl;R.outM(R);}Matrix::mutiply(Matrix A, Matrix B){if(A.col!=B.row){cout<<"不能相乘"<<endl;}else{int i;Matrix R;R.row=A.row;R.col=B.col;R.eM=(double**) malloc(R.row*sizeof(double*)) ;for( i=0; i<row; i++)R.eM[i] = (double *)malloc(R.col * sizeof(double));for(i=0;i<R.row;i++){for(int j=0;j<R.col;j++){R.eM[i][j]=0;}}for(i=0;i<R.row;i++){for(int j=0;j<R.col;j++){for(int k=0;k<A.col;k++){R.eM[i][j]+=A.eM[i][k]*B.eM[k][j];}}}cout<<"结果为：\n"<<endl;R.outM(R);}}Matrix::h(Matrix A){if(A.col!=A.row){cout<<"不是方阵"<<endl;}else{int ii,jj,k,u;int iter = 0; //记录行变换的次数（交换）double det1=1,yin;int n=A.row;for(ii=0 ; ii<n; ii++){if(A.eM[ii][ii] == 0)for(jj=ii; jj<n; jj++){if(A.eM[jj][ii] != 0){double temp1;for(int i=0 ; i<n ; i++);{temp1 = A.eM[ii][i];A.eM[ii][i] = A.eM[jj][i];A.eM[ii][i] = temp1;}iter ++;}}for(k=ii+1; k<n; k++){yin = -1 * A.eM[k][ii] / A.eM[ii][ii] ;for(u=0; u<n; u++){A.eM[k][u] = A.eM[k][u] + A.eM[ii][u] * yin;}}}for(ii=0; ii<n; ii++) //求对角线的积即行列式的值det1 = det1 * A.eM[ii][ii];//行变换偶数次符号不变if(iter%2 == 1)det1= -det1;cout<<"矩阵的行列式的值为："<<det1<<endl;cout<<"转换的上三角矩阵为："<<endl;for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<n; j++){cout<<" "<<A.eM[i][j];}cout<<endl;}cout<<endl;}}double MatDet(double *p, int n){int ii,jj,k,u;int iter = 0; //记录行变换的次数（交换）double det1=1,yin;for(ii=0 ; ii<n; ii++){if(*(p+ii*n+ii) == 0)for(jj=ii; jj<n; jj++){if(*(p+jj*n+ii) != 0){double temp1;for(int i=0 ; i<n ; i++){temp1 = *(p+ii*n+i);*(p+ii*n+i) = *(p+jj*n+i);*(p+ii*n+i) = temp1;}iter ++;}}for(k=ii+1; k<n; k++){yin = -1 * (*(p+k*n+ii)) / (*(p+ii*n+ii)) ;for(u=0; u<n; u++){*(p+k*n+u) = *(p+k*n+u) + *(p+ii*n+u) * yin;}}}for(ii=0; ii<n; ii++) //求对角线的积即行列式的值det1 = det1 * (*(p+ii*n+ii));//行变换偶数次符号不变if(iter%2 == 1)det1= -det1;return det1;}//----------------------------------------------------------------------------//功能: 求k*k矩阵中元素A(m, n)的代数余之式//入口参数: k*k矩阵的首地址，矩阵元素A的下标m,n,矩阵行数k//返回值: k*k矩阵中元素A(m, n)的代数余之式//----------------------------------------------------------------------------double Creat_M(double *p, int m, int n, int k){int len,t;int i, j;double mid_result = 0;int sign = 1;double *p_creat, *p_mid;len = (k-1)*(k-1); //k阶矩阵的代数余之式为k-1阶矩阵p_creat = (double*)calloc(len, sizeof(double)); //分配内存单元p_mid = p_creat;for (i = 0; i < k; i++){for (j = 0; j < k; j++){if (i != m && j != n) //将除第i行和第j列外的所有元素存储到以p_mid为首地址的内存单元{*p_mid++ = *(p+i*k+j);}}}sign = ((m+n)%2 == 0 ? 1 : -1);//代数余之式前面的正、负号t=MatDet(p_creat, k-1);mid_result = sign*t;return mid_result;free(p_creat);}//-----------------------------------------------------//功能: 打印n*n矩阵//入口参数: n*n矩阵的首地址,矩阵的行数n//返回值: 无返回值//-----------------------------------------------------void print(double *p, int n){int i, j;for (i = 0; i < n; i++){cout << setw(4);for (j = 0; j < n; j++){cout << setiosflags(ios::right) << *p++ << setw(10);}cout << endl;}}。
算法分析与设计课程论文—通过C语言实现矩阵的相关操作一．摘要本文在Microsoft Visual Studio 2010的编译环境下，通过C语言进行一些矩阵的基本操作，包括矩阵的设置，加减乘除，数乘运算。
求矩阵的逆等操作。
关键词矩阵 C语言逆矩阵二．正文1.引言矩阵的相关知识只是是高等数学的基础，但是其庞大的运算量和纷繁的步骤让人却步。
虽然有Matlab等软件可以实现矩阵的相关操作，但是我校一些专业并不学习数学实验，故通过C语言实现矩阵的操作也是一种可行的方法，本文列举的了一些矩阵的加减乘除等基本运算规则，还有对矩阵进行转置，也有矩阵求逆的相关操作。
同时，还介绍了行列式的计算，通过运行该程序，可以大大简化行列式的计算量。
2.算法分析矩阵的初始化相关概念在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。
这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。
在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。
矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。
将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。
对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。
理论分析在C语言中，可以使用二维数组来描绘一个矩阵。
值得注意的是，在二维数组中，必须标明列数，否则编译器就会报错。
故二维极其多维数组使用时要注意数组下标。
代码实现#include<stdio.h>int main(){int juzheng [100][100];int i , j , a , b ;printf("请输入矩阵的行数a 列数b \n") ;scanf ("%d %d",&a,&b);for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng[i][j]);}}printf ("你所输入的矩阵是：\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){printf("%d ",juzheng[i][j]);}printf ("\n");}return 0;}矩阵的相加相关概念加法矩阵的加法满足下列运算律(A，B，C都是同型矩阵)：A+B=B+AA+B+C=A+(B+C）应该注意的是只有同型矩阵之间才可以进行加法理论分析：矩阵相加就是将两个矩阵的相同位置的元素相加，相加的值输出，通过循环语句，可以很好的实现该过程，如果要改成减法的话，就可以改成printf(“%d”,juzhen1[i][j]-juzhen2[i][j])。
这样就可以实现矩阵的减法。
代码实现#include<stdio.h>int main(){int juzheng1 [100][100],juzheng2[100][100];int i , j , a , b ;printf("请输入矩阵的行数a和列数b\n") ;scanf ("%d %d",&a,&b);printf("输入矩阵1\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng1[i][j]);}}printf("输入矩阵2\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng2[i][j]);}}printf ("您所输入的矩阵1是：\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){printf("%d ",juzheng1[i][j]);}printf ("\n");}printf ("\n您所输入的矩阵2是：\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){printf("%d ",juzheng2[i][j]);}printf ("\n");}printf ("\n您输出的矩阵是：\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){printf("%d ",juzheng1[i][j]+juzheng2[i][j]);}printf ("\n");}return 0;}矩阵的数乘相关概念矩阵的数乘满足以下运算律：矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算。
理论分析矩阵的数乘，就是把要乘的那个数乘上每一个元素。
要想实现矩阵的数乘，只需在每一个元素上乘上那个数就行了。
通过对二维数组的遍历，就可以实现该项功能。
代码实现#include<stdio.h>int main(){int juzheng [100][100];int i , j , a , b ,u;printf("请输入矩阵的行数a 列数b \n") ;scanf ("%d %d",&a,&b);printf("请输入需要数乘的那个数u\n") ;scanf ("%d",&u);for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng[i][j]);}}printf ("你所输出的矩阵是：\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){printf("%d ",u*juzheng[i][j]);}printf ("\n");}return 0;}求矩阵中的最大最小值相关概念矩阵中所有元素存在最大最小值，通过在矩阵中的比较大小，就可以找到矩阵中所有元素的最大最小值。
理论分析在一个矩阵中，存在最大值与最小值，通过在循环语句中比较，就可以得出一个矩阵中所有元素的最大最小值。
通过初始化一个max与min，然后将矩阵中个个元素与其进行比较，就可以得出矩阵中个个元素的最大值与最小值。
代码实现#include<stdio.h>int main(){int juzheng [100][100];int i , j , a , b , min , max ;max = -100000;min = 100000;printf("请输入矩阵的行数a 列数b \n") ;scanf ("%d %d",&a,&b);for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng[i][j]);}}for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){if (juzheng[i][j] > max)max = juzheng[i][j];if (juzheng[i][j] < min)min = juzheng[i][j];}printf ("\n");}printf("max = %d min = %d",max,min);return 0;}矩阵的乘法相关概念两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义。
如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积C是一个m×p矩阵，它的一个元素：并将此乘积记为:. 例如：矩阵的乘法满足以下运算律：结合律：ABC=A(BC)左分配律：(A+B)*C=AC+BC右分配律：A*(B+C)=AC+BC但是矩阵乘法不满足交换律。
理论分析矩阵乘法必须是a*b的矩阵和b*n的矩阵形式才能相乘，通过矩阵乘法的运算法则，就可以得到新的矩阵。
值得注意的是代码实现#include<stdio.h>int main(){int juzheng1 [100][100],juzheng2[100][100];int i , j , a , b , n ,d , k;printf("请输入矩阵的行数a和列数b\n") ;scanf ("%d %d",&a,&b);printf("输入矩阵1\n");for (i = 0;i < a ;i++){for (j = 0;j < b ;j++){scanf ("%d",&juzheng1[i][j]);}}printf("矩阵2为a行n列，输入n\n");scanf ("%d",&n);printf("输入矩阵2：\n");for (i = 0;i < b ;i++){for (j = 0;j < n ;j++){scanf ("%d",&juzheng2[i][j]);}}printf("两个矩阵的乘积y为：\n");for(i = 0;i < a;i++){{for(j = 0;j < n;j++){for(d = 0,k = 0;k < n;k++)d += juzheng1[i][k] * juzheng2[k][j];printf("%d ",d);}printf("\n");}}}求转置矩阵把矩阵A的行换成相应的列，得到的新矩阵称为A的转置矩阵，记作T A或A。
