若有一个矩阵（m*n），其中非0元素个数远少于数值为0的元素个数，若开辟一个m*n大空间，来存储这样一个很多元素值为0的矩阵，浪费空间，于是我们只存储这些非0的元素的下标及数值
用一个结构体——三元组，来表示这些非零元素的行r，列c，数值v的信息
typedef struct //三元组
{
int r; //非零元所在的行
int c; //非零元所在的列
int v; //非零元的值
} node;
一个完整矩阵的包括这些信息需要存储：矩阵的总行m，总列n，非零元的个数N，以及这些非零元的信息，所以再将这些信息用一个结构体来表示出来，其中非零元的相关信息用一个一维数组node a[100]来存储
为什么用一维数组就可以来存储矩阵（二维数组）的信息呢
这就是结构体node的方便之处 —— node将行、列、数值打包成一个整体
typedef struct
{
int m; //稀疏矩阵的行数
int n; //稀疏矩阵的列数
int N; //稀疏矩阵中非零元的个数
node a[]; //存储非零元的数组a
}Matrix;
定义 Matrix M;
查找稀疏矩阵中是否存在值为p的元素
存在，则输出所在的行M.a[i].r，列M.a[i].c，
不存在，输出ERROR
首先用for循环实现，终止条件为i==M.N
如果匹配不成功，输出ERROR。如何表示匹配不成功呢，这里用一个flag来标记，0表示不成功，flag初值为0，
如果匹配成功，后续就不用再继续匹配，flag==1;输出该元素所在的行M.a[i].r，列M.a[i].c 同时用break结束循环
在for循环外判断flag的值 if(flag==0)，则表示从i=0到i=M.N-1,都未匹配成功 那么cout<<"ERROR";
void search(Matrix M,int p) //查找p是否在稀疏矩阵中
{
int i=;
int flag=;
for(i=;i<M.N;i++) //匹配数组a中元素的value和p
{
if(p==M.a[i].v) //相等
{
flag=;
cout<<M.a[i].r<<" "<<M.a[i].c<<endl; //输出所在的行列
break; //跳出for循环
}
}
if(flag==) //若未匹配成功，输出ERROR
cout<<"ERROR"<<endl;
}