二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组，即“数组的数组”，类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式]。二维数组又称为矩阵，行列数相等的矩阵称为方阵。对称矩阵a[i][j] = a[j][i]，对角矩阵：n阶方阵主对角线外都是零元素。
基本介绍
- 中文名：二维数组
- 表达式：a为3*4（3行4列）的数组
- 适用领域範围：数组
- 例如：float a[3][4],b[5][10]
- 实质：数组的数组
定义
例如：
float a[3][4],b[5][10];
定义a为3*4（3行4列）的数组，b为5*10（5行10列）的数组。注意，不能写成
float a[3,4],b[5,10];
为便于理解特加入一个C语言程式及其运行结果：
#include <stdio.h>int main(int argc, const char * argv[]) { int array[3][5] = {0};//定义一个二维数组（3行5列） int temp = 0;//设定一个临时的整型变数，用来给数组赋值 for (int a = 0 ; a < 3; a++)//外层循环给数组的第一维赋值，就是array[x][y]的x { for (int b = 0 ; b < 5; b++)//内层循环给数组的第二维赋值，就是array[x][y]的y { temp = temp + 1;//为了让数组的数值不同，让临时变数有自增 array[a][b] = temp;//二维数组的真正数据 printf("array[%d][%d] = %d\t",a,b,array[a][b]);//列印出数组 } printf("\n");//输出一行后换行 } return 0;}运行结果为（为便于观看，整理成表格）：
array[0][0]=1 | array[0][1]=2 | array[0][2]=3 | array[0][3]=4 | array[0][4]=5 |
array[1][0]=6 | array[1][1]=7 | array[1][2]=8 | array[1][3]=9 | array[1][4]=10 |
array[2][0]=11 | array[2][1]=12 | array[2][2]=13 | array[2][3]=14 | array[2][4]=15 |
概述
二维数组A[m][n]，这是一个m行，n列的二维数组。设a[p][q]为A的第一个元素，即二维数组的行下标从p到m+p，列下标从q到n+q，按“行优先顺序”存储时则元素a[i][j]的地址计算为：
LOC(a[i][j]) = LOC(a[p][q]) + ((i − p) * n + (j − q)) * t
按“列优先顺序”存储时，地址计算为：
LOC(a[i][j]) = LOC(a[p][q]) + ((j − q) * m + (i − p)) * t
存放该数组至少需要的单元数为(m-p+1) * (n-q+1) * t 个位元组
基本运算
转置矩阵
//其中A, B是m*n矩阵：
void tramat(matrix A,matrix B){ int i,j;for(i=0; i<m; i++)for(j=0;j<n;j++)B[j]=A[j];}矩阵相加
//其中A,B,C是m*n矩阵：void addmat(matrix C, matrix A, matrix B){int i, j;for(i=0; i<m; i++)for(j=0;j<n;j++)c[j] = A[j] + B[j];}矩阵相乘
//其中A是m*n矩阵，B是n*1矩阵，C为m*1矩阵void mutmat(matrix C, matrix A, matrix B){int i, j, k;for(i=0; i<m; i++)for(j=0; j<i; j++){C[j]=0;for(k=0; k<n; k++)C[j] = C[j] + A[k] * B[k][j];}}相关概念
C++动态二维数组：
以整形为例，row为行数，col为列数
int **data;//存储二维数组的指针(指向指针的指针。date=x[0][0]的地址。这样标会更好。因为sizeof(date)结果为4不可能存下二维数组）
//以下实现如何申请记忆体data = new int *[row];for (int k = 0; k < row; k++){data[k] = new int[col];}//赋值跟普通二维数组一样 例如data[0][0] = 5; //将二维数组1行1列（C++中称为0行0列）赋值为5//删除记忆体for (int i = 0 ; i < row; ++i){delete [] data[i]; //此处的[]不可省略}delete [] data;参见
- 矩阵
- 稀疏矩阵