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数据结构与算法-稀疏数组

时间:2022-11-27 00:34:02浏览次数:58  
标签:sparseArray int chessArr1 稀疏 算法 二维 数组 数据结构

稀疏数组

  • 当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个数值时,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,有多少不同的值

​ 2.把具有不同值的元素行列以及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模

image-20221126231549123

  • 应用实例

棋盘的一个案例

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一般稀疏数组的列是固定的三个,分别是row col val 三列分别代表着原来的二维数组所在的行 列 以及对应的值,而且稀疏数组的第一行保存的是原来二维数组的行列以及一共有多少值

image-20221126232112545

原先二维数组的规模为11x11 经过稀疏数组压缩之后变为了3x3的数值

二维数组 转 稀疏数组的思路

  • 遍历 原始的二维数组,得到有效数据的个数 sum
  • 根据sum就可以创建稀疏数组 SparrseArr int[sum +][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

  • 读取稀疏数组的第一行的,根据第一行的数据创建原始数组,比如上面的chessArr2 =int[11][11]
  • 在根据其他行的数据将数据重新插入到原始的二维数组中

二维数组转稀疏数组的代码实现

  • 准备工作,实现上诉的棋子并且实现输出

image-20221126233805255

  • 输出稀疏数组

  • 稀疏数组转化原来的二维数组

** 代码**

package com.wiselee.sparsearray;

/**
 * @PROJECT_NAME: DataStruct
 * @DESCRIPTION:
 * @USER: 28416
 * @DATE: 2022/11/26 23:30
 *
 * 二维数组转稀疏数组
 */
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表示 蓝子
        int chessArr1[][]  = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 2;

        //输出原始的二维数组
        System.out.println("原始的二维数组");
       showlist(chessArr1);
//        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
//            for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {
//                System.out.print(chessArr1[i][j]);
//            }
//            System.out.println();
//        }
        //遍历二维数组得到非0数组的个数
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0){
                    count++;
                }
            }
        }
        System.out.println(count);
        //创建对应的稀疏数组
        int sparseArray[][]   = new int[count+1][3];
        //给稀疏数组赋值
        sparseArray[0][0] = 11;
        sparseArray[0][1] = 11;
        sparseArray[0][2] = count;
        //把非0的数据存入到稀疏数组里
        int count1 = 0; //用来记录稀疏数组的第几行的值
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0){
                    count1 ++;
                    sparseArray[count1][0] = i;
                    sparseArray[count1][1] = j;
                    sparseArray[count1][2] = chessArr1[i][j];
                }
            }
        }
        //输出稀疏数组
        System.out.println("输出稀疏数组");
       showlist(sparseArray);

        //将稀疏数组 恢复为 原始二维数组
        //读取原始数据
        int row = sparseArray[0][0];
        int col= sparseArray[0][1];
        int chessArray[][] = new int[row][col];
        //输出恢复后的二维数组
        for (int i = 1; i < sparseArray.length; i++) {
            chessArray[sparseArray[i][0]][sparseArray[i][1]] = sparseArray[i][2];
        }
        showlist(chessArray);
    }

    public static  void  showlist(int[][] arr){
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
                System.out.printf("%d\t",arr[i][j]);
            }
            System.out.println();
        }
    }

}

源码地址:https://gitee.com/lmr0226/DataStruct/blob/master/src/com/wiselee/sparsearray/SparseArray.java

标签:sparseArray,int,chessArr1,稀疏,算法,二维,数组,数据结构
From: https://www.cnblogs.com/wiseleer/p/16928738.html

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