随笔分类
非线性结构
数据元素之间不一定都是一一对应的关系
二维数组
可以用矩阵来表示,两个或者多个下标值对应一个值,是多对一的关系,虽然实际存储时仍然是顺序存储的,但从逻辑上来讲已经不是线性结构了
稀疏数组
SparseArray
实际应用需求
编写五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能
分析问题:
该二维数组中很多值都是默认值0,因此记录了很多没有意义的数据 --> 稀疏数组
稀疏数组实际上对二维数组的进一步压缩
当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的元素时,可以使用稀疏数组来保存该数组
稀疏数组实际上是行数不确定(行数实际上是原始二维数组有效值的个数+1),但只有三列的动态数组
稀疏数组的处理方法
- 第一行记录一共有几行,几列,以及由多少个不同的值(稀疏数组只有三列)
- 把具有不同值的元素的行列及其值记录在一个小规模数组中,从而缩小程序的规模
无用的重复元素越多,二维数组的压缩率变更高
可见,原本 11*11的二维数组,可以被压缩成3*3的稀疏数组
算法之精华,在于思想,思想到位了,算法也就随之到位了
二维数组转稀疏数组思路
- 遍历原始的二维数组,得到有效数据的个数 sum
- 根据sum就可以来创建稀疏数组 sparseArray int[sum+1][3]
- 将二维数组的有效数据的数据存入稀疏数组中去
稀疏数组转二维数组思路
- 先来读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,来创建二维数组,比如上面的 sparseArray = int[11][11]
- 再读取稀疏数组后几行的数据,并赋给创建的二维数组即可
代码实现
/**
* 稀疏数组
*/
public class SparseArray {
public static void main(String[] args) {
//创建原始二维数组
//0:表示没有棋子 1表示黑子 2表示蓝子
int[][] chessArray = new int[11][11];
chessArray[1][2] = 1;
chessArray[2][3] = 2;
chessArray[3][5] = 1;
chessArray[5][8] = 2;
System.out.println("原始的二维数组");
//增强输出
for (int[] row : chessArray){
for (int ele : row)
System.out.print(ele + " ");
System.out.println(); //换行
}
/**
* 二维数组转稀疏数组思路
*
* - 遍历原始的二维数组,得到有效数据的个数 sum
* - 根据sum就可以来创建稀疏数组 sparseArray int[sum+1][3]
* - 将二维数组的有效数据的数据存入稀疏数组中去
*/
int sum = 0;
for (int i = 0;i < 11;i++) {
for (int j = 0; j < 11; j++)
if (chessArray[i][j] != 0)
sum++;
}
int[][] sparseArray = new int[++sum][3];
sparseArray[0][0] = 11;
sparseArray[0][1] = 11;
sparseArray[0][2] = --sum;
int num = 0;
for (int i = 0;i < 11;i++) {
for (int j = 0; j < 11; j++) {
if (chessArray[i][j] != 0){
num++;
sparseArray[num][0] = i;
sparseArray[num][1] = j;
sparseArray[num][2] = chessArray[i][j];
}
}
}
System.out.println("稀疏数组");
//增强输出
for (int[] row : sparseArray){
for (int ele : row)
System.out.print(ele + " ");
System.out.println(); //换行
}
System.out.println("将稀疏数组恢复成二维数组");
int[][] getBackChessArray = new int[sparseArray[0][0]][sparseArray[0][1]];
int i = 0;
for (int[] row : sparseArray){
if(i ==0){
i++;
continue;
}
getBackChessArray[row[0]][row[1]] = row[2];
}
//增强输出
for (int[] row : getBackChessArray){
for (int ele : row)
System.out.print(ele + " ");
System.out.println(); //换行
}
}
}
运行结果
原始的二维数组
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
稀疏数组
11 11 4
1 2 1
2 3 2
3 5 1
5 8 2
将稀疏数组恢复成二维数组
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Process finished with exit code 0