1、程序运行输入数据时，第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数，接着分别输入A、B两个矩阵的值。
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2、首先，定义6个整型变量，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量，k则用于实现矩阵的乘法。
3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素。
4、输入三个矩阵的行数和列数，保存在变量a、b、c中。
5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中。
6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中。
7、将二维数组Z的各元素，初始化为0。
8、用两层for循环，控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中。
10、最后，输出乘法所得的结果，即输出Z数组中的所有元素。
11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵。
函数类型是根据有无返回值判断的，无返回值就把函数定义为void类型
如果是单纯输出矩阵那就不用返回了，如果还要传回主函数有其它应用那就返回吧
矩阵乘法程序,动态分配内存：
#includestdio.h
// b[j][k] * c[k][i] = a[j][i]
void matrix(int **b,int **c, int **a, int nx, int ny, int nk)
{
int i,j,k;
for (j=0;jny;j++)for(i=0;inx;i++)a[j][i]= 0;
for(j=0;jny;j++){
for(i=0;inx;i++){
for(k=0;knk;k++)a[j][i]+= b[j][k]*c[k][i];
};
};
}
void main()
{
int i,j,k,tmp;
int b_row,b_col;
int c_row,c_col;
int a_row,a_col;
int **b,**c,**a;
// 输入B 阵 行数 列数
printf("please enter b_row b_col of matrix B\n");
scanf("%d %d",b_row,b_col);
c_row = b_col;
// 输入C阵 列数
printf("please enter c_col of matrix C\n");
scanf("%d",c_col);
a_row = b_row;
a_col = c_col;
a = (int **) malloc(sizeof(int *) * a_row);
for (j=0;ja_row;j++){
a[j] = (int *) malloc(sizeof(int) * a_col);
}
b = (int **) malloc(sizeof(int *) * b_row);
for (j=0;jb_row;j++){
b[j] = (int *) malloc(sizeof(int) * b_col);
}
c = (int **) malloc(sizeof(int *) * c_row);
for (j=0;jc_row;j++){
c[j] = (int *) malloc(sizeof(int) * c_col);
}
if (!c[c_row-1]) {
printf("no enought memory\n");exit(0);
}
// 输入B阵元素
printf("Please input int matrix b[%d][%d]\n",b_row,b_col);
for (j=0;jb_row;j++)
for (i=0;ib_col;i++){
scanf("%d",tmp);
b[j][i] = tmp;
}
// 输入C阵元素
printf("Please input int matrix c[%d][%d]\n",c_row,c_col);
for (j=0;jc_row;j++)
for (i=0;ic_col;i++){
scanf("%d",tmp);
c[j][i] = tmp;
}
matrix( b ,c,a, a_col, a_row, b_col);
for(j=0;ja_row;j++)
{
for (i=0;ia_col;i++) printf("%d ",a[j][i]);
printf("\n");
};
}
//矩阵三元组之矩阵相加 相乘
#include iostream
using namespace std;
typedef int Elemtype;
#define MAXSIZE 12500 //最大非零元素
typedef struct Triple
{
Elemtype value;
int row,col;
}Triple;
typedef struct TSMatrix
{
Triple data[MAXSIZE+1];
int mu,nu,tu;
}TSMatrix;
TSMatrix T;
void InputMatrix(TSMatrix T) //输入t个非零元素
{
cout"请输入稀疏矩阵的信息,(行，列，非零元素个数)"endl;
cinT.muT.nuT.tu;
int i;
cout"请输入非零元素的信息(行，列，值),提醒(下标从1开始)"endl;
for(i=1;i=T.tu;++i)
{
cinT.data[i].rowT.data[i].colT.data[i].value;
}
}
void Output(TSMatrix T)
{
cout"矩阵的三元组表示(ROW=)"T.mu" COL="T.nu"非零个数="T.tuendl;
int i;
for(i=1;i=T.tu;++i)
{
cout"ROW(行):"T.data[i].row" COL(列):"T.data[i].col" Value(值)"T.data[i].valueendl;
}
}
void TransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix T) //矩阵的转置
{
T.mu=M.nu;T.nu=M.mu;T.tu=M.tu;
int i,j,k=1;
for(i=1;i=M.nu;++i)
{
for(j=1;j=M.tu;++j)
if(M.data[j].col==i)
{
T.data[k].row=i;
T.data[k].col=M.data[j].row;
T.data[k].value=M.data[j].value;
++k;
}
}
}
void AddMastrix(TSMatrix M,TSMatrix T,TSMatrix Q) //矩阵相加
{
int index_a,index_b,i=1,j=1,k=1;
Q.mu=M.mu; Q.nu=M.nu;
while (i=M.tuj=T.tu)
{
index_a=(M.data[i].row)*(M.data[i].col)+M.data[i].col;
index_b=(T.data[j].row)*(T.data[j].col)+T.data[j].col;
if(index_aindex_b)
{
Q.data[k]=M.data[i];
i++;
k++;
}
else if(index_aindex_b)
{
Q.data[k]=T.data[j];
j++;
k++;
}
else if(index_a==index_b)
{
if((M.data[i].value+T.data[j].value)!=0)
{
Q.data[k]=M.data[i];
Q.data[k].value=M.data[i].value+T.data[j].value;
k++;
}
++i;
++j;
}
}
//复制剩余元素
for(;i=M.tu;++i)
{
Q.data[k]=M.data[i];
k++;
}
for(;j=T.tu;++j)
Q.data[k++]=T.data[j];
Q.tu=k-1;
}
void Multiply(TSMatrix M,TSMatrix T,TSMatrix Q) //相乘
{
if(M.nu!=T.mu)
{
cerr"两矩阵相乘不合法"endl;
return ;
}
int *rowSize=new int[T.mu+1]; //存放每行非零元素的个数
int *rowStart=new int[T.mu+2]; //矩阵每行在三元组开始位置
int *temp=new int[T.nu+1]; //存放结果矩阵中每行的计算结果
int i,Current,k,ROWM,COLM,COLB;
for(i=1;i=T.mu;i++) rowSize[i]=0;
for(i=1;i=T.tu;++i) rowSize[T.data[i].row]++;
rowStart[1]=1;
for(i=2;i=T.mu+1;i++)
rowStart[i]=rowStart[i-1]+rowSize[i-1];
Current=1; k=1;
while (Current=M.tu)
{
ROWM=M.data[Current].row; //当前三元组数据中元素的行号
for(i=1;i=T.nu;++i) temp[i]=0;
while (Current=M.tuROWM==M.data[Current].row)
{
COLM=M.data[Current].col; //当前元素的列号，方便与T矩阵的行号相乘
for(i=rowStart[COLM];irowStart[COLM+1];i++) //对应T矩阵中每行的个数
{
COLB=T.data[i].col;
temp[COLB]+=(M.data[Current].value)*(T.data[i].value);
}
Current++;
}
for(i=1;i=T.nu;i++)
{
if(temp[i]!=0)
{
Q.data[k].row=ROWM;
Q.data[k].col=i;
Q.data[k].value=temp[i];
}
k++;
}
}
Q.mu=M.mu;Q.nu=T.nu;
Q.tu=k-1;
}
int main()
{
TSMatrix T,M,Q,S;
InputMatrix(M);
InputMatrix(T);
cout"两矩阵相乘"endl;
Multiply(M,T,Q);
Output(Q);
cout"两矩阵相加"endl;
AddMastrix(M,M,S);
Output(S);
system("pause");
return 0;
}
上面那个程序是我写的，下面写的是两个2*2矩阵相加和相乘的程序（行数和列数可以在主函数中更改），不得不说一句，有关矩阵的东西就是麻烦：
#include stdio.h
#include stdlib.h
int** NewMatrix(int row,int col) //动态开辟一个数组
{
int i,j;
int** matrix;
matrix=(int **)malloc(sizeof(int *)*row);
for(i=0;irow;i++)
{
matrix[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*col);
}
//输入矩阵的元素
printf("please input the array elements:\n") ;
for(i=0;irow;i++)
{
for(j=0;jcol;j++)
{
scanf("%d",matrix[i][j]);
}
}
return matrix;
}
//两矩阵相加a[row][col]+b[row][col]
int **addMatrix(int** a,int** b,int row,int col)
{
int i,j;
int** matrix;
//动态建立一个矩阵空间以存放运算结果
matrix=(int **)malloc(sizeof(int *)*row);
for(i=0;irow;i++)
{
matrix[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*col);
}
//计算a+b
for(i=0;irow;i++)
{
for(j=0;jcol;j++)
{
matrix[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
}
}
return matrix;
}
//两矩阵相乘a[row][com]*b[com][col]
int **multiplyMatrix(int **a,int **b,int row,int com,int col)
{
int i,j,k;
int** matrix;
//动态建立一个矩阵空间以存放运算结果
matrix=(int **)malloc(sizeof(int *)*row);
for(i=0;irow;i++)
{
matrix[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*col);
}
//计算a+b
for(i=0;irow;i++)
{
for(j=0;jcol;j++)
{
matrix[i][j] = 0;
for(k=0;kcom;k++)
{
matrix[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
}
}
}
return matrix;
}
void main()
{
int i,j;
int row = 2,col = 2; //行数和列数在此更改
int **a,**b,**c;
a = NewMatrix(row,col); //动态建立矩阵a
b = NewMatrix(row,col); //动态建立矩阵b
//调用函数，求两矩阵的和
c = addMatrix(a,b,row,col);
//输出两矩阵的和
printf("\na add b is:\n");
for(i=0;irow;i++)
{
printf("\n");
for(j=0;jcol;j++)
{
printf("%d ",c[i][j]);
}
}
//调用函数，求两矩阵的积
c = multiplyMatrix(a,b,row,row,col);
//输出两矩阵的积
printf("\na multiply b is:\n");
for(i=0;irow;i++)
{
printf("\n");
for(j=0;jcol;j++)
{
printf("%d ",c[i][j]);
}
}
}
本来程序还可以写得简单一些，由于你要求两矩阵同时能够相加和相乘，从而可以判定两矩阵的行数和列数应该是相等的，因而在函数传递参数的时候只要传一个就行了。但是考虑到程序的可移植性，我在写相加和相乘的子函数时，考虑了普遍性，即对于给定的任意的row和col（甚至row != col），加法和乘法都能够适用。然而这样一来，形参看起来就比较多了。你自己就情况而定吧，不懂的地方发我消息。
1、首先打开vs2015（其他版本也可以），新建一个Windows Form窗体程序或者控制台都可以。
2、 定义一个名为array1的数组并赋值：double[,] array1 = new double[3, 3] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 }, { 7, 8, 9 } };下面求该矩阵转置矩阵。
3、接下来实现矩阵的转置运算，可以写函数也可以写类，右键解决方案下的项目名，添加-类。
4、创建一个名为“turnzhi”的类（名字随便取，最好用英文，有时候中文名程序会报错），然后点击“添加”。
5、转置类的代码如下图所示。
6、在主程序调用转置类，用两个for循坏将转置后的数组（array）输出来；并将结果显示在textbox中。
7、最后运行程序查看编写的结果：147、258、369。转置后的结果正确，这样就实现了c#矩阵的转置运算。
