前面之前的数据结构知识，介绍了矩阵的三元组表示法，当然之前只介绍矩阵运算中的转置，至于乘法运算以及加减运算，之前没有介绍，但是三元组表示法缺陷不小，比如当矩阵运算的非零元素个数和位置在操作工程中变化较大时，如果还是用三元组表表示法来计算，并且还要保持三元组表以行序为主的方式存储，那么可能要大量移动数据元素，这时三元组表表示法实用性就欠缺了，今天暂时只介绍一下稀疏矩阵的十字链表存储方式，当然不稀疏也行，该方式的灵活性就大大增强了，它能灵活插入新产生的非零数据元素，并且也能灵活删除因运算变为0的新元素，所以说掌握矩阵十字链表存储方式，还是很不错的。下下篇在介绍广义表之前，会举一个用十字链表进行矩阵的乘法或加法运算。

一、矩阵十字链表：

既然是链表，那么肯定得有结点，结点肯定以结构体方式定义，那么该结构体应该有哪些成员呢？描述一个矩阵中的非零元素，那么肯定需要位置信息，数据元素大小，因此就相当于前面三元组表表示法，那么包含该非零数据元素的行、列、以及该非零数据元素的大小，以及两个指针成员，一个用于连接同一行的非零数据元素，一个用于连接同一列非零数据元素。先看一下示意图吧：

十字链表示意图

我们可以声明该结构体类型如下：

十字链表结点声明

上面就是结点结构体的定义。

我们下面就需要定义一个矩阵的具体信息结构体，上面示意图可以看出，矩阵中每一行每一列都需要一个头指针，根据每个头指针可以扫描遍历每个非零数据元素，因此对于有m行的矩阵，我们需要定义m个行头指针，对于n列的矩阵，我们需要n个列头指针，而且还需要矩阵大小的信息，包括行数列数，以及非零数据元素个数，因此得到下面结构体，如下：

矩阵信息结构体

二、建立十字链表：

今天介绍的只是其中一种算法，但是要是把该种算法了解透彻，你可以添油加醋其他功能，还有可以根据你自己算法来创建，你也许会有更好的，但是基本思路是差不多的，创建该十字链表，涉及到单链表的插入操作，其实并不难，但是必须得了解，才会不难。该算法其实只分为两大步骤，第一、我们需要创建两个结点类型的指针数组，一组作为每个行链表的头指针，另一组作为每个列链表的头指针，第二、每添加一个数据元素，动态创建一个结点，并把该结点插入到行列链表中，一个结点不仅要插入到行链表中同时也需要插入到列链表中，这样才是十字链表嘛，下面附上创建矩阵十字链表的函数，如下：

段1

段2

上面就是创建矩阵十字链表的函数，其实只要理解起来就不难了，上面有说明，这里暂时不多说了。后面附上两个<math.h>库中的函数。

三、pow()函数：

该函数一般形式为：

double pow(double x,double y)；

功能：用于计算x的y次幂的值。

参数：双精度参数x为底数，y为幂。

返回值：返回x^y的结果。

注意：底数x如为负数，并且指数不是整数，那么会导致错误，

如果底数为0，且指数为负数（或0）有可能会发生错误，当然也有可能没有错误，主要跟库实现有关。

范例：

pow范例

运行结果：2187。

四、log()函数：

该函数是自然对数函数，以常数e为底。其一般形式为：

double log(double x)；

功能：用于获取以e为底，参数x的对数值，e^y=x，其实返回值为y。

参数：参数x为双精度值。

注意：参数x范围为(0,正无穷)。

范例：

log范例

运行结果：

运行结果

好了，今天暂时只介绍到这里。