稀疏数组
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了稀疏数组相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
稀疏数组
当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值得数组时,可以使用稀疏数组来保持该数组。
稀疏数组的处理方法是:
1):记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值。
2):把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模。
二维数组 转 稀疏数组的思路
- 遍历 原始的二维数组,得到有效的个数sum。
- 根据sum就可以创建 稀疏数组 sparseArr int[sum + 1][3]。
- 将二维数组的有效数据存入到 稀疏数组。
稀疏数组转原始的二维数组的思路
- 先读取稀疏数组的第一行,根据第二行的数据,创建原始的二维数组,比如上面的 chessArr2 = int[11][11]
- 在读取稀疏数组后几行的数据,并赋值给 原始的二维数组即可。
代码实现 :
public static void main(String[] args) {
// 创建一个原始二维数组 11 * 11
// 0 表示没有棋子,1表示黑子,2表示篮子
int[][] chessArray1 = new int[11][11];
chessArray1[1][2] = 1;
chessArray1[1][3] = 2;
chessArray1[2][3] = 2;
chessArray1[2][4] = 1;
// 输出原始二维数组
System.out.println("原始的二维数组");
for (int[] row : chessArray1) {
for (int data : row) {
System.out.print(data + " ");
}
System.out.println();
}
// 将二维数组 转 稀疏数组的思路
// 1。 先遍历二维数组 得到非0数据的个数
int sum = 0;
for (int i = 0; i < chessArray1.length; i++) {
for (int j = 0; j < chessArray1[i].length; j++) {
if (chessArray1[i][j] != 0) {
sum++;
}
}
}
System.out.println("sum : " + sum);
// 2. 创建对应的稀疏数组
int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3];
// 给稀疏数组赋值
sparseArr[0][0] = 11;
sparseArr[0][1] = 11;
sparseArr[0][2] = sum;
// 遍历二维数组,将非0的值存放到sparseArr中
// count 用于记录第几个非0数据
int count = 0;
for (int i = 0; i < 11; i++) {
for (int j = 0; j < 11; j++) {
if (chessArray1[i][j] != 0) {
count++;
sparseArr[count][0] = i;
sparseArr[count][1] = j;
sparseArr[count][2] = chessArray1[i][j];
}
}
}
// 输出稀疏数组的形式
System.out.println();
System.out.println("得到稀疏数组为---");
for (int i = 0; i < sparseArr.length; i++) {
System.out.printf("%d %d %d
", sparseArr[i][0], sparseArr[i][1], sparseArr[i][2]);
}
System.out.println();
// 将稀疏数组 --》 恢复成 原始的二维数组
//1。先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建原始的二维数组
int[][] chessArr2 = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
// 2。 在读取稀疏数组后几行的数据(从第二行开始),并赋给原始的二维数组即可
for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
}
// 输出恢复后的二维数组
System.out.println();
System.out.println("恢复后的二维数组");
for (int[] row : chessArr2) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d ", data);
}
System.out.println();
}
}
以上是关于稀疏数组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章