编程题：稀疏矩阵的处理

特殊矩阵在采用二维数组存储时，尽管矩阵操作的算法都很简单，但是其空间的利用率很低。 稀疏矩阵就是一种应用很广泛的特殊的矩阵。通常稀疏矩阵在处理时都采用“压缩”存储，即把稀疏矩阵的非零元素抽象成为一个以三元组（行，列，值）为数据元素的线性表来处理，此线性表可以采用顺序存储，也可以采用链式存储。现要求编程实现稀疏矩阵在“压缩”存储时的常用操作，如输出、转置、求和、乘等。

现要求编程实现稀疏矩阵在“压缩”存储时的矩阵的常用操作，如输出、转置、求和、乘等。
即输入两个矩阵，完成如下操作：
(1) 转置。对第一个矩阵进行转置并输出，前面输出标题 “The transformed matrix is:”

(2) 矩阵加。如两个矩阵可以相加，进行两个矩阵的加运算并输出，前面输出标题 “The added matrix is:”；如果不能相加，则输出 “Can not add!”；

(3) 矩阵乘。如果两个矩阵可以相乘，进行两个矩阵的乘并输出，前面输出标题 “The product matrix is:”； 如果不能相乘，则输出 “Can not multiply!”


### 输入格式:

输入有多行，第1行包括三个整数，分别是矩阵的大小m,n及非零元素的个数r。后面r行分别输入各个非零元素的 行、列、值。

### 输出格式:

输出有两种形式，操作时分别用符号“L”、“H”指出输出形式。
L: 以三元组的形式输出，即先输出矩阵的行数、列数和非零元素个数，再按行主序依次输出各个非零元素的行、列和值。各输出项之间空格分隔。
H: 按人们习惯的矩阵格式输出，即输出一个mn的矩阵，是零元素的输出0，非零元素输出元素值。设定每个元素占位宽度为4。（要输出矩阵的行号和列号，并对齐）

### 输入样例:
输入样例1：
in
10 8 4
1 8 1
3 3 2
3 7 3
10 1 4
10 8 2
2 6 1
3 7 -3
H

输入样例2：
in
100 90 5
1 10 100
50 60 200
50 80 100
60 60 200
99 89 10
100 90 4
1 1 10
50 60 -200
50 80 100
70 70 10
L


### 输出样例:
输出样例1：
out
The transformed matrix is:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
8 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
The added matrix is:
1 2 3 4 5 6 7 8
1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 1 0 0
3 0 0 2 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0 0 0 0
7 0 0 0 0 0 0 0 0
8 0 0 0 0 0 0 0 0
9 0 0 0 0 0 0 0 0
10 4 0 0 0 0 0 0 0
Can not multiply!

输出样例2：
out
The transformed matrix is:
Rows=90,Cols=100,r=5
10 1 100
60 50 200
60 60 200
80 50 100
89 99 10
The added matrix is:
Rows=100,Cols=90,r=6
1 1 10
1 10 100
50 80 200
60 60 200
70 70 10
99 89 10
Can not multiply!






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