三元组顺序表为什么不能随机存取

三元组顺序表不是顺序存储结构吗?那为什么不满足顺序存储结构的随机存取呀，行列数值信息不是都顺序排列在三元组里面吗，那三元组顺序表为什么不能随机存取

该回答引用ChatGPT

三元组顺序表本质上是一种顺序存储结构,它的三元组数据是顺序排列的。但是,它不能支持随机存取的主要原因是:
三元组顺序表存储的是行列值信息,而不是直接存储矩阵元素。也就是说,它存储的不是a[i][j]这个元素的值,而是记录(i, j, a[i][j])这个三元组。
所以,如果要访问a[i][j]这个元素,我们需要先找到包含这个元素信息的三元组(i, j, a[i][j])。但是三元组是顺序排列的,我们无法通过i和j直接定位到对应的三元组。这就导致无法实现随机存取。
反观标准的二维数组,它是按行序分配内存的,所以如果知道i和j就可以直接定位到a[i][j],实现随机存取。
举个例子更易理解:
三元组顺序表:
(0, 0, 1) (0, 1, 2) (1, 0, 3) (1, 1, 4)
要访问a[1][1],我们首先要找到三元组(1, 1, 4),这需要顺序查找,不能随机定位。
标准二维数组:
a[0][0] a[0][1]
a[1][0] a[1][1]
我们知道a[1][1]的位置,可以直接访问,实现随机存取。
所以,综上可知:
三元组顺序表之所以不能随机存取,是因为它存储的不是矩阵元素的值,而是记录矩阵元素的三元组信息。我们无法通过行列索引i和j直接确定三元组的位置。
而标准二维数组之所以支持随机存取,是因为它直接存储矩阵元素,我们可以通过i和j直接定位到元素位置

三元组顺序表本质上是一种顺序存储结构,元素是按顺序存储的。
但是,三元组顺序表并不满足随机存取的要求,主要有以下两个原因:

三元组顺序表存储的并不是单一的数据值,而是数据元组(row, col, value)。要访问某个元素,需要知道行号row和列号col,而这两个信息并不是顺序存储的,没有绝对位置,所以无法直接随机访问。
三元组顺序表中,相同行或列的元素位置并不是连续的,中间可能夹杂着其他行和列的元素。所以若要访问某行或某列的多个元素,无法通过连续访问来实现,需要逐个搜索定位,效率较低。因此,尽管三元组顺序表采用顺序存储,但每个元素存储的并不是简单的值,而是包含行列信息的元组。这导致无法像普通顺序表那样通过absolute position来直接随机存取元素。要访问某个元素,需要搜索整个顺序表找出对应行列的元组,效率不高。所以,三元组顺序表可以viewed为一种顺序存储结构,但不满足随机存取的需求,更适合顺序扫描和访问。
而如果需要实现随机存取,可以考虑:
采用二维数组来表示稀疏矩阵,这样可以通过[row][col]直接随机访问。但是如果矩阵大而稀疏,空间利用率较低。
使用哈希表将(row, col)映射到value,这样可以通过(row, col)作为key直接查找value,实现随机存取。空间利用率较高。
采用行指针和列指针,指向每行/列第一个元素的指针。这样可以通过行/列指针顺序访问行/列元素,并且能通过绝对位置直接访问行首/列首元素,部分实现随机存取。这是压缩行存储和压缩列存储的思想。

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
	char password[20] = { 0 };
	int i = 0;
	for (i = 0; i < 3; i++)
	{
		printf("请输入密码：");
		scanf("%s", password);
		if (strcmp(password, "abcdef") == 0)
		{
			printf("密码正确\n");
			break;
		}
		else
		{
			printf("密码错误\n");
		}
	}
	if (i == 3)
	{
		printf("三次密码都错误，退出程序");
	}
	return 0;
}

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三元组顺序表是一种特殊的稀疏矩阵压缩存储方式，它将一个 m * n 的矩阵中非零元素的位置和值存储在一个一维数组中，由此可以节省空间。因为有些矩阵中非零元素非常少，所以使用这种方式可以大大减少存储空间的浪费。
虽然三元组顺序表是一种顺序存储结构，但是它不支持随机存取。因为它存储的是非零元素的位置和值，而非零元素的位置是按照行优先顺序排列的，也就是说，同一行的非零元素是相邻存储的，不同行之间的非零元素则是根据行号顺序排列的。因此，如果需要随机访问矩阵中某个元素，需要先遍历整个三元组顺序表，找到对应元素的位置，这样的效率非常低，在大规模稀疏矩阵存储和计算中不适用。
总的来说，三元组顺序表主要用于存储和计算稀疏矩阵，而非随机存取矩阵中的某个元素。如果需要随机存取，在空间使用和性能方面，稠密矩阵（例如二维数组）是更好的选择。