数据结构之稀疏数组(sparseArray)

稀疏数组(sparseArray)

基本介绍

当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组。

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

稀疏数组举例:

 

其中右边数组第一行 6=左边数组有多少行,7=左边数组有多少列,8=左边数组有多少个不是0的值,然后下面8行保存的是数据的坐标和值。

实际应用

编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能。

分析问题:因为该二维数组的很多值是默认值0, 因此记录了很多没有意义的数据,所以这时我们可以用稀疏数组来存储;

思路分析:

1.使用稀疏数组,来保留类似前面的二维数组(棋盘、地图等等)

2.把稀疏数组存盘,并且可以从新恢复原来的二维数组数

3.整体思路分析

4.代码实现

package com.sparseArray;

public class SparseArray {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个原始的二维数组 11 * 11
        // 0: 表示没有棋子, 1 表示 黑子 2 表蓝子
        int chessArr1[][] = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 2;
        chessArr1[4][5] = 2;
        // 输出原始的二维数组
        System.out.println("原始的二维数组~~");
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }

        // 将二维数组 转 稀疏数组的思
        // 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 < 11; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    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
        int count = 0; //count 用于记录是第几个非0数据
        for (int i = 0; i < 11; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    count++;
                    sparseArr[count][0] = i;
                    sparseArr[count][1] = j;
                    sparseArr[count][2] = chessArr1[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\t%d\t%d\t\n", 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,比如上面的  chessArr2 = int [11][11]
            2. 在读取稀疏数组后几行的数据,并赋给 原始的二维数组 即可.
         */

        //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\t", data);
            }
            System.out.println();
        }
    }

}

代码

代码地址

稀疏数组能 降低数据复杂度和减少内存消耗

posted on 2019-05-31 23:23 wanbf 阅读() 评论() 编辑 收藏

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