C++中实现矩阵的加法和乘法实例

C++中实现矩阵的加法和乘法实例

实现效果图:

实例代码:

#include<iostream>
using namespace std;

class Matrix
{
  int row;//矩阵的行
  int col;//矩阵的列
  int **a;//保存二维数组的元素
public:
  Matrix();//默认构造函数
  Matrix(int r, int c);
  Matrix(const Matrix &is);//拷贝构造函数
  void Madd(const Matrix &is);//矩阵加
  Matrix Mmul(const Matrix &is);//矩阵乘
  void display();//显示矩阵元素
};

Matrix::Matrix(int r, int c)
{
  row = r;
  col = c;
  a = (int **)malloc(sizeof(int*)*row);
  for (int r = 0; r < row; r++)
  {
    *(a + r) = (int*)malloc(sizeof(int)*col);
  }
  printf("请输入数:\n");
  for (int i = 0; i < row; i++)
    for (int j = 0; j < col; j++)
      cin >> a[i][j];
}

Matrix::Matrix(const Matrix & is)
{//拷贝构造函数
  row = is.row;
  col = is.col;
  a = new int*[row];
  for (int i = 0; i < row; i++)
  {
    a[i] = new int[col];
  }
  a = is.a;
}

void Matrix::Madd(const Matrix & is)
{
  if (row != is.row || col != is.col)//判断两矩阵是否符合相加条件
  {
    cout << "相加的矩阵必须行和列一致";
  }
  else
  {
    for (int i = 0; i < row; i++)
    {
      for (int j = 0; j < col; j++)
      {
        a[i][j] += is.a[i][j];
      }
    }
  }
}

Matrix Matrix::Mmul(const Matrix & is)
{
  Matrix M3(this->row, is.col);
  if (this->col != is.row)//判断是否符合相乘条件
  {
    cout << "不符合两矩阵相乘的条件";
  }
  else
  {
    for (int i = 0; i < M3.row; i++)
    {
      for (int j = 0; j < M3.col; j++)
      {
        M3.a[i][j] = 0;
        for (int n = 0; n < is.row; n++)
        {
          M3.a[i][j] += this->a[i][n] * is.a[n][j];
        }
      }
    }
  }
  return M3;
}

void Matrix::display()
{//输出矩阵
  for (int i = 0; i < row; i++)
  {
    for (int j = 0; j < col; j++)
    {
      cout << a[i][j] << " ";
    }
    cout << endl;
  }
  cout << endl;
}

int main()
{
  Matrix m1(3, 3);
  m1.display();
  Matrix m2(3, 3);
  m2.display();
  Matrix m3(3, 2);
  m3.display();
  cout << "m1+m2=" << endl;
  m1.Madd(m2);
  m1.display();
  Matrix m4(m1.Mmul(m3));
  cout << "m1*m3=" << endl;
  m4.display();
  system("pause");
  return 0;
}

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • PHP使用数组实现矩阵数学运算的方法示例

    本文实例讲述了PHP使用数组实现矩阵数学运算的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 矩阵运算就是对两个数据表进行某种数学运算,并得到另一个数据表. 下面的例子中我们创建了一个基本完整的矩阵运算函数库,以便用于矩阵操作的程序中. 来自 PHP5 in Practice  (U.S.)Elliott III & Jonathan D.Eisenhamer <?php // A Library of Matrix Math functions. // All assume a Matrix de

  • C语言矩阵连乘 (动态规划)详解

    动态规划法 题目描述:给定n个矩阵{A1,A2....An},其中Ai与Ai+1是可以相乘的,判断这n个矩阵通过加括号的方式相乘,使得相乘的次数最少! 以矩阵链ABCD为例 按照矩阵链长度递增计算最优值 矩阵链长度为1时,分别计算出矩阵链A.B.C.D的最优值 矩阵链长度为2时,分别计算出矩阵链AB.BC.CD的最优值 矩阵链长度为3时,分别计算出矩阵链ABC.BCD的最优值 矩阵链长度为4时,计算出矩阵链ABCD的最优值 动归方程: 分析: k为矩阵链断开的位置 d数组存放矩阵链计算的最优值,

  • C语言实现稀疏矩阵

    本文实例为大家分享了C语言实现稀疏矩阵的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #include "stdio.h" #define maxsize 10 typedef struct { int i,j; //非零元素的行.列 int v; //非零元素的值 }Triple; typedef struct { Triple data[maxsize]; int m,n; //矩阵的行.列 }TSMarix; InitTriple(TSMarix *M) { int i,j,k,v,t;

  • C++实现稀疏矩阵的压缩存储实例

    什么是稀疏矩阵呢,就是在M*N的矩阵中,有效值的个数远小于无效值的个数,并且这些数据的分布没有规律.在压缩存储稀疏矩阵的时候我们只存储极少数的有效数据.我们在这里使用三元组存储每一个有效数据,三元组按原矩阵中的位置,以行优先级先后次序依次存放.下面我们来看一下代码实现. #include<iostream> #include<vector> #include<assert.h> using namespace std; template<class T> c

  • 矩阵的行主序与列主序的分析

    1.矩阵在内存中的存储 不管是D3D还是OpenGL,使用的矩阵都是线性代数标准的矩阵,只是在存储方式上有所不同.分别为:行主序(Direct3D),列主序(OpenGL) 存储顺序说明了线性代数中的矩阵如何在线性的内存数组中存储. 例如:内存中使用一个二维数组m存储矩阵,第i行第j列的表示方法分别为:     行主序:m[i][j]     列主序:m[j][i] 线性代数意义的同一个矩阵,在d3d 和 openGL 中的存储顺序 线代:a11,a12,a13,a14             

  • C语言实现矩阵翻转(上下翻转、左右翻转)

    C语言实现矩阵翻转 上下翻转与左右翻转 实例代码: #include <stdio.h> void matrix (int m, int n, int t) { int arr[m][n]; int i, j, k; for (i = 0; i < m; i++){ for (j = 0; j < n; j++){ scanf("%d", &arr[i][j]); } } if (t == 0){//左右翻转 for (i = 0; i < m;

  • C++中实现矩阵的加法和乘法实例

    C++中实现矩阵的加法和乘法实例 实现效果图: 实例代码: #include<iostream> using namespace std; class Matrix { int row;//矩阵的行 int col;//矩阵的列 int **a;//保存二维数组的元素 public: Matrix();//默认构造函数 Matrix(int r, int c); Matrix(const Matrix &is);//拷贝构造函数 void Madd(const Matrix &

  • Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

    本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞..其实发现有大学问. 这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法,作为反例. def add(a, b): rows = len(a[0]) cols = len(a) c = [] for i in range(rows): temp = [] for j in range(cols): temp.append(a[i][j] + b[i][j

  • R语言中向量和矩阵简单运算的实现

    一.向量运算 向量是有相同基本类型的元素序列,一维数组,定义向量的最常用办法是使用函数c(),它把若干个数值或字符串组合为一个向量. 1.R语言向量的产生方法 > x <- c(1,2,3) > x [1] 1 2 3 2.向量加减乘除都是对其对应元素进行的,例如下面 > x <- c(1,2,3) > y <- x*2 > y [1] 2 4 6 (注:向量的整数除法是%/%,取余是%%.) 3.向量的内积,有两种方法. 第一种方法:%*% > x

  • python中返回矩阵的行列方法

    实例如下所示: # TODO 返回矩阵的行数和列数 def shape(M): return len(M),len(M[0]) 以上这篇python中返回矩阵的行列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 Python矩阵常见运算操作实例总结 Python表示矩阵的方法分析 Python获取二维矩阵每列最大值的方法 Python实现矩阵转置的方法分析 matlab中实现矩阵删

  • matlab中实现矩阵删除一行或一列的方法

    实例如下所示: >> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 删除行: >> A(2,:)=[] A = 1 2 3 7 8 9 删除列: >> A(:,2)=[] A = 1 3 7 9 以上这篇matlab中实现矩阵删除一行或一列的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 Python矩阵常见运算操

  • 在TensorFlow中实现矩阵维度扩展

    一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims().近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法. 用法很简单,在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了. foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print(foo[tf.newaxis, :, :].eval()) # => [[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]] print(foo[:, tf.newaxis, :].eva

  • C语言中杨氏矩阵与杨辉三角的实现方法

    一.杨氏矩阵 杨氏矩阵 1.杨氏矩阵的概念 在数学中,杨表(英语:Young tableau),又称杨氏矩阵.是对组合表示理论和舒伯特演算很有用的工具.它提供了一种方便的方式来描述对称和一般线性群的群表示,并研究它们的性质.杨表是剑桥大学数学家 Alfred Young 在1900年推提出.然后,它被弗罗贝尼乌斯应用对称群的研究中.他们的理论由许多数学家进一步发展,包括PercyMacMahon.W. V. D. Hodge.G. de B. Robinson.吉安-卡洛·罗塔.Alain La

  • python中numpy矩阵的零填充的示例代码

    目录 需求: 一.再new一个更大的所需要的矩阵大小 二.pad函数 其他想法 需求: 对于图像处理中的一些过程,我需要对读取的numpy矩阵进行size的扩充,比如原本是(4,6)的矩阵,现在需要上下左右各扩充3行,且为了不影响数值计算,都用0填充. 比如下图,我有一个4x5大小的全1矩阵,但是现在我要在四周都加上3行的0来扩充大小,最后扩充完还要对原区域进行操作. 方法: 想到了几种方法,记录一下. 一.再new一个更大的所需要的矩阵大小 a = np.ones((4,5)) #假设原矩阵是

  • C++利用类实现矩阵的数乘,乘法以及点乘

    程序的探索经过如下: ①首先考虑到后续代码的维护及其复用性,为此考虑用类实现 ②矩阵基本的类成员应该包括矩阵的行列数以及矩阵名以及初始化.输入输出 ③由于需要实现三种矩阵乘法运算,为此考虑利用运算符重载使用友元函数重载* +运算符分别实   现矩阵的数乘.乘法以及点乘 源码如下: #include <bits/stdc++.h> #include <iostream> using namespace std; typedef long long ll; class Matrix /

  • Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例

    最近在使用tensorflow进行网络训练的时候,需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据.由于tensorflow中的tensor和python中的list不同,无法直接使用加法进行拼接,后来发现一个函数可以完成tensor的拼接. 函数形式如下: tf.concat(concat_dim,values,name='concat') 其中,第一个参数表示需要拼接的多维tensor,并且可以将多个tensor同事拼接,第二个表示按照哪一个维度拼接(从数字0开始). 例子:创建一个三维的tens

随机推荐