阅读以下说明和流程图，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。
【说明】
在一个矩阵中，如果其零元素的个数远远多于其非零元素的个数时，称这样的矩阵为稀疏矩阵。稀疏矩阵通常采用三元组数组表示。每个非零元素用一个三元组来表示，即非零元素的行号、列号和它的值。然后按某种顺序将全部非零元素的三元组存于一个数组中。例如，对于以下二维数组：
int x[3][4]={{1，0，0，0}，{0，5，0，0)，{0，0，7，2}}；
可用以下数组a来表示：
int a[][3]={{3，4，4}，{0，0，1}，{1，1，5)，{2，2，7}，{2，3，2}}；
其中三元数组a的第1行元素的值分别存储稀疏矩阵×的行数、列数和非零元素的个数。
下面的流程图描述了稀疏矩阵转换的过程。
【流程图】
第1题：
阅读以下说明和C函数，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。
[说明]
若一个矩阵中的非零元素数目很少且分布没有规律，则称之为稀疏矩阵。对m行n列的稀疏矩阵M，进行转置运算后得到n行m列的矩阵MT，如图3-1所示
为了压缩稀疏矩阵的存储空间，用三元组(即元素所在的行号、列号和元素值、表示稀疏矩阵中的一个非零元素，再用一维数组逐行存储稀疏矩阵中的所有非零元素也称为三元组顺序表)。例如，图3-1所示的矩阵M相应的三元组顺序表如表3-1所示。其转置矩阵MT的三元组顺序表如表3-2所示。
函数TransposeMatrix(Matrix M)的功能是对用三元组顺序表表示的稀疏矩阵M进行转置运算。
对M实施转置运算时，为了将M中的每个非零元素直接存入其转置矩阵MT三元组顺序表的相应位置，需先计算M中每一列非零元素的数目(即MT中每一行非零元素的数目)，并记录在向量num中；然后根据以下关系，计算出矩阵M中每列的第一个非零元素在转置矩阵MT三元组顺序表中的位置：
cpot[0]=0
cpot[j]=cpot[j-1]+num[j-1]) /*j为列号*/
类型ElemType，Triple和Matrix定义如下：
typedef int ElemType;
typedef struct{ /*三元组类型*/
int r,c; /*矩阵元素的行号、列号*/
ElemType e; /*矩阵元素的值*/
}Triple;
typedef struct{ /*矩阵的元组三元组顺序表存储结构*/
int rows,cols,elements; /*矩阵的行数、列数和非零元素数目*/
Triple data[MAXSIZE];
}Matrix;
[C语言函数]
int TransposeMatrix(Matrix M)
{
int j,q,t;
int *num, *cpot;
Matrix MT; /*MT是M的转置矩阵*/
num=(int*)malloc(M.cols*sizeof(int));
cpot=(int*)malloc(M.cols*sizeof(int));
if(!num ||cpot)
return ERROR;
MT.rows=(1); /*设置转置矩阵MT行数、列数和非零元素数目*/
MT.cols=(2);
MT.elements=M.elements;
if(M.elements＞0){
for (q=0 ; q＜M. cols ; q++)
num[q]=0;
for (t=0; t＜M.elements;++t) /*计算矩阵M中每一列非零元素数目*/
num [M.data[t].c]++;
/*计算矩阵M中每列第一个非零元素在其转置矩阵三元组顺序表中的位置*/
(3);
for(j=1;j＜M.cols;j++)
cpot[j]=(4);
/*以下代码完成转置矩阵MT三元组顺序表元素的设置*/
for(t=0;t＜M.elements;t++){
j=(5); /*取矩阵M的一个非零元素的列号存入j*/
/*q为该非零元素在转置矩阵MT三元组顺序表中的位置(下标)*/
q=cpot[j];
MT.data[q].r=M.data[t].c;
MT.data[q].c=M.data[t].r;
MT.data[q].e=M.data[t].e;
++cpot[j]; /*计算M中第j列的下一个非零元素的目的位置*/
}/*for*/
} /*if*/
free(num); free(cpot);
/*此处输出矩阵元素，代码省略*/
return OK;
}/*TransposeMatrix*/
第2题：
所谓稀疏矩阵指的是( )。
A．零元素个数较多的矩阵
B．零元素个数占矩阵元素总个数一半的矩阵
C．零元素个数远远多于非零元素个数且分布没有规律的矩阵
D．包含有零元素的矩阵
第3题：
三元组表示法中每个三元组给出稀疏矩阵中某个非零元素的行号、列号和数值。三元组按【 】优先顺序排列。
第4题：
试题三（共15分）
阅读以下说明和C函数，回答问题 l和问题 2，将解答填入答题纸的对应栏内。
【说明】
对于具有n个元素的整型数组a，需要进行的处理是删除a中所有的值为 0的数组元素，并将a中所有的非 O元素按照原顺序连续地存储在数组空间的前端。下面分别用函数CompactArr_v1 和CompactArr v2来实现上述处理要求，函数的返回值为非零元素的个数。 函数CompactArr_vl(int a[]，int n)的处理思路是：先申请一个与数组a的大小相同的动态数组空间，然后顺序扫描数组a的每一个元素，将遇到的非O元素依次复制到动态数组空间中，最后再将动态数组中的元素传回数组a中。
函数CompactArr_v2(int a[]，int n)的处理思路是：利用下标i（初值为 0）顺序扫描数组a的每一个元素，下标k（初值为0）表示数组 a中连续存储的非0元素的下标。扫描时，每遇到一个数组元素，i就增 1，而遇到非 0元素并将其前移后k才增 1。
【问题1】 (12分)
请根据说明中函数CompactArr_v1的处理思路填补空缺(1)～(3)，根据CompactArr_v2的处理
思路填补空缺(4)。
【问题2】（3分）
请说明函数CompactArr vl存在的缺点。
第5题：
阅读以下说明和流程图将应填入(n)处的字句写在答题纸的对应栏内
【说明】
在一个矩阵中如果其零元素的个数远远多于其非零元素的个数时称这样的矩阵为稀疏矩阵稀疏矩阵通常采用三元组数组表示每个非零元素用一个三元组来表示即非零元素的行号列号和它的值然后按某种顺序将全部非零元素的三元组存于一个数组中例如对于以下二维数组
其中三元数组a的第行元素的值分别存储稀疏矩阵x的行数列数和非零元素的个数
下面的流程图描述了稀疏矩阵转换的过程
【流程图】
答案：
解析：
本题考查程序流程图及数组的操作
结合流程图中三个判断语句的结构和作用来分析第(5)空应该是i++它的作用是保证能取到稀疏矩阵中每一行的元素
第6题：
此题为判断题(对，错)。
第7题：
所谓稀疏矩阵指的是______。
A．非零元素个数较多的矩阵
B．零元素个数占矩阵元素总个数一半的矩阵
C．零元素个数远远多于非零元素个数且分布没有规律的矩阵
D．包含有零元素的矩阵
第8题：
对稀疏矩阵进行压缩存储，矩阵中每个非零元素对应的三元组包括该元素的__________ _______、__________和非零元素值三项信息。
第9题：
试题三（共15分）
阅读以下说明和C 函数，将应填入（n） 处的字句写在答题纸的对应栏内。
[说明]
若一个矩阵中的非零元素数目很少且分布没有规律，则称之为稀疏矩阵。对于m行n 列的稀疏矩阵M，进行转置运算后得到n 行m列的矩阵MT，如图3-1 所示。
函数TransposeMatrix(Matrix M)的功能是对用三元组顺序表表示的稀疏矩阵M 进行转置运算。
对 M 实施转置运算时，为了将M 中的每个非零元素直接存入其转置矩阵MT 三元组顺序表的相应位置，需先计算M 中每一列非零元素的数目（即MT 中每一行非零元素的数目），并记录在向量num 中；然后根据以下关系，计算出矩阵M 中每列的第一个非零元素在转置矩阵MT 三元组顺序表中的位置：
cpot[0] = 0
cpot[j] = cpot[j-1] + num[j-1] /* j 为列号 */
类型ElemType、Triple 和Matrix 定义如下：
typedef int ElemType;
typedef struct { /* 三元组类型 */
int r,c; /* 矩阵元素的行号、列号*/
ElemType e; /* 矩阵元素的值*/
}Triple;
typedef struct { /* 矩阵的三元组顺序表存储结构 */
int rows,cols,elements; /* 矩阵的行数、列数和非零元素数目 */
Triple data[MAXSIZE];
}Matrix;
[C函数]
int TransposeMatrix(Matrix M)
{
int j,q,t;
int *num, *cpot;
Matrix MT; /* MT 是M的转置矩阵 */
num = (int *)malloc(M.cols*sizeof(int));
cpot = (int *)malloc(M.cols*sizeof(int));
if (!num || !cpot)
return ERROR;
MT.rows = (1) ; /* 设置转置矩阵MT行数、列数和非零元数目*/
MT.cols = (2) ;
MT.elements = M.elements;
if (M.elements > 0) {
for(q = 0; q < M.cols; q++)
num[q] = 0;
for(t = 0; t < M.elements; ++t) /* 计算矩阵M 中每一列非零元素数目*/
num[M.data[t].c]++;
/* 计算矩阵M中每列第一个非零元素在其转置矩阵三元组顺序表中的位置*/
(3) ;
for(j = 1;j < M.cols; j++)
cpot[j] = (4) ;
/* 以下代码完成转置矩阵MT三元组顺序表元素的设置 */
for(t = 0; t < M.elements;t++){
j = (5) ; /* 取矩阵M 的一个非零元素的列号存入j */
/* q 为该非零元素在转置矩阵MT 三元组顺序表中的位置（下标）*/
q = cpot[j];
MT.data[q].r = M.data[t].c;
MT.data[q].c = M.data[t].r;
MT.data[q].e = M.data[t].e;
++cpot[j]; /* 计算M 中第j列的下一个非零元素的目的位置 */
}/* for */
}/* if */
free(num); free(cpot);
/*此处输出矩阵元素，代码省略*/
return OK;
}/* TransposeMatrix */
第10题：
稀疏矩阵是大量元素为0的矩阵。采用三元组法存储时，若有n行三元组，则该稀疏矩阵有____________个非零元素。