浏览矩阵 / 李算法

要实现浏览矩阵（或称为李算法），可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个名为Matrix的类，用于表示矩阵，并包含以下方法：

   • __init__(self, rows, cols)：初始化矩阵的行数和列数，并创建一个空的矩阵。
   • set_element(self, row, col, value)：设置特定位置的矩阵元素的值。
   • get_element(self, row, col)：获取特定位置的矩阵元素的值。
   • get_num_rows(self)：获取矩阵的行数。
   • get_num_cols(self)：获取矩阵的列数。

2. 创建一个名为SparseMatrix的类，继承自Matrix类，用于表示稀疏矩阵，并包含以下方法：

   • __init__(self, rows, cols)：调用父类的初始化方法，并创建一个空的稀疏矩阵。
   • set_element(self, row, col, value)：设置特定位置的矩阵元素的值，并将值存储在稀疏矩阵中。
   • get_element(self, row, col)：获取特定位置的矩阵元素的值。
   • get_num_rows(self)：获取矩阵的行数。
   • get_num_cols(self)：获取矩阵的列数。
   • print_matrix(self)：打印整个稀疏矩阵。

下面是一个Python代码示例：

class Matrix:
    def __init__(self, rows, cols):
        self.rows = rows
        self.cols = cols
        self.matrix = [[0] * cols for _ in range(rows)]

    def set_element(self, row, col, value):
        self.matrix[row][col] = value

    def get_element(self, row, col):
        return self.matrix[row][col]

    def get_num_rows(self):
        return self.rows

    def get_num_cols(self):
        return self.cols


class SparseMatrix(Matrix):
    def __init__(self, rows, cols):
        super().__init__(rows, cols)
        self.sparse_matrix = []

    def set_element(self, row, col, value):
        super().set_element(row, col, value)
        self.sparse_matrix.append((row, col, value))

    def print_matrix(self):
        for row in range(self.rows):
            for col in range(self.cols):
                value = self.get_element(row, col)
                print(value, end=' ')
            print()


# 测试代码
sparse_matrix = SparseMatrix(3, 3)
sparse_matrix.set_element(0, 0, 1)
sparse_matrix.set_element(1, 1, 2)
sparse_matrix.set_element(2, 2, 3)
sparse_matrix.print_matrix()

print("Number of rows:", sparse_matrix.get_num_rows())
print("Number of columns:", sparse_matrix.get_num_cols())

这个示例代码实现了浏览矩阵（李算法）的基本功能。通过使用继承，我们创建了一个稀疏矩阵类，并在其中添加了特定的方法来处理稀疏矩阵的数据。同时，还可以使用父类的通用矩阵方法来处理一般的矩阵操作。