因文章不宜篇幅过长,影响阅读体验和目录生成。将稀疏数组和队列拆分成两篇博客。

1. 稀疏数组

先看一个实际的需求

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.->稀疏数组。

1.1 稀疏数组介绍

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。

稀疏数组也是一个二维数组,行 取决于有效值的个数+1列 固定为3

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。

稀疏数组的处理方法是:

  • 记录数组一共有几行(i)几列(j),有多少个不同的值(count)。
  • 将i存到稀疏数组[0][0]的位置
  • 将j存到稀疏数组[0][1]的位置
  • 将count存到稀疏数组[0][2]的位置
  • 将各个有效值的行列存到稀疏数组下一行,例如[1][0]=行,[1][1]=列,[1][2]=具体值

示意图

首行解释

6代表二维数组中一共6行

7代表二维数组中一共7行

8代表二维数组中一共8个有效值

第二行及之后的解释

0和3表示在二维数组中的坐标,值为22。也就是原数组中[0][3]的位置是22

应用实例:

  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

1.2 转换思路

二维数组转稀疏数组的思路:

  1. 遍历原始的二维数组,得到有效数据的个数sum
  2. 根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr int[sum+1][3]
  3. 将二维数组的有效数据数据存入到稀疏数组

稀疏数组转原始的二维数组的思路:

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[5][6]
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

1.3 代码实现

代码

package com.xn2001.sparsearray;

/**
 * 稀疏数组
 *
 * @author 乐心湖
 * @date 2020/8/11 14:53
 **/
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
        //1: 表示蓝子
        int chessArr1[][] = new int[7][8];
        chessArr1[1][2] = 5;
        chessArr1[2][3] = 8;
        chessArr1[2][4] = 8;
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                System.out.format("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }

        //将二维数组 转成 -> 稀疏数组
        //1. 先遍历数组,找出有效值个数
        int sum = 0;
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                if (data != 0) {
                    sum++;
                }
            }
        }
        //2. 创建对应的稀疏数组
        int[][] sparseArr = new int[sum + 1][3];
        //3. 给稀疏数组首行赋值
        sparseArr[0][0] = chessArr1.length;
        sparseArr[0][1] = chessArr1[0].length;
        //4. 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
        sparseArr[0][2] = sum;
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1[0].length; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    count++;
                    sparseArr[count][0] = i;
                    sparseArr[count][1] = j;
                    sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
                }
            }
        }
        // 5. 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.format("%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
         */

        int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
        for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
            chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
        }
        System.out.println("恢复后的二维数组");
        for (int[] row : chessArr2) {
            for (int data : row) {
                System.out.format("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}


Last modification:April 15, 2021
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