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[单选题]
已知元组 t=（1,2,3)，则以下能在Python编译环境中正确执行的表达式是（）
A.t[0]+=1
B.t.append(4)
C.t[0]=5
D.t[0]+t[1]
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A.for i in lst: i=i**2 print(lst)
B.for i in range(0,3): lst[i]**=2 print(lst)
C.for i in range(0,3): lst[i]=i**2 print(lst)
D.for i in range(0,3): lst[i]+=lst[i] print(lst)
A.{0，1，2，3，4，6}
B.{1，2，3，4}
C.{2，4}
D.{2，4，6}
已知稀疏矩阵采用带行表的三元组表表示，其形式说明如下：
define MaxRow 100 //稀疏矩阵的最大行数
typedef struct{
int i,j,v; //行号、列号、元素值
}TriTupleNode;
typedef struct{
TriTupleNode data[MaxSize];
int RowTab[MaxRow+1]; //行表
int m,n,t; //矩阵的行数、列数和非零元个数
}RTriTupleTable; 下列算法f31的功能是，以行优先的顺序输入稀疏矩阵的非零元(行号、列号、元素值)，建立稀疏矩阵的带行表的三元组表存储结构。请在空缺处填入合适内容，使其成为一个完整的算法。(注：矩阵的行、列下标均从1起计)
void f31(RTriTupleTable*R)
{ int i,k;
scanf("%d%d%d",&R—＞m,&R—＞n，&LR—＞t);
R—＞RowTab[1]=0;
k=1; //k指示当前输入的非零元的行号
for(i=0;[ ① ];i++)
{ scanf("%d%d%d",[ ② ],[ ③ ],&R—＞data[i].v);
while(k＜R-＞data[i].i)
{[ ④ ];
R—＞RowTab[k]=i;
}
}
}
基于三元组的稀疏矩阵转置的处理方法有两种，以下运算按照矩阵A的三元组a.data的次序进行转置(快速转置)，请在______处用适当的语句予以填充。
Fast_Trans_Sparmat(SpMatrixTp a,SpMatrixTp*b)
{ (*b)．mu=a.nu;(*b).nu=a.mu;(*b).tu=a.tu;
if(a.tu)
{ for(col)=1;______col++)unm[col]=0
for(t=1;t＜=a.tu;t++)num[a.data[t].j]++;
cpot[1]=1;
for(col=2;col＜=a.nu;col++)cpot[col]=______;
for(p=1;p＜=a.tu;p++)
{ col=a.data[p].j;
q=cpot[col];
(*b).data[q].i=a．data[p].j;
(*b).data[q].j=a.data[p].i;
(*b).data[q].v=a.data[p].v;
______;
}
}
}
