java数据结构基础:稀疏数组

稀疏数组:

当一个二维数组中大部份的值为0,或者为同一值的时候,可以用稀疏数组来保存

实现思路:

记录二维数组有多少行多少列、多少个不同的值

把不同的值按照所在行列,记录在一个规模较小的数组中

举例:

11×11的二维数组:

java数据结构基础:稀疏数组

对应的稀疏数组:

java数据结构基础:稀疏数组

其中,第一行分别为,原二维数组总行数、总列数、不为0的数的个数

之后几行的每一列分别代表所在行、所在列、值

二维数组转稀疏数组实现思路:

1. 遍历二维数组,得到非0数据的个数

2. 创建对应的稀疏数组

3. 再次遍历二维数组,将非0的值存放到稀疏数组中

稀疏数组恢复二维数组实现思路:

1. 读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建对应的二维数组

2. 读取稀疏数组后几行的数据,赋值给二维数组

代码实现:

//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
		int[][] chessArr = new int[11][11];
		chessArr[1][2] = 1;
		chessArr[2][3] = 2;
		chessArr[4][5] = 2;
		//输出原始的二维数组
		for (int[] row : chessArr) {
			for (int i : row) {
				System.out.printf("%d\t", i);
			}
			System.out.println();
		}

		//二维数组转稀疏数组
		//首先遍历二维数组,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 (chessArr[i][j] != 0) {
					sum++;
				}
			}
		}
		//创建对应的稀疏数组
		int[][] sparseArr = new int[sum + 1][3];
		//对稀疏数组赋值
		sparseArr[0][0] = 11;
		sparseArr[0][1] = 11;
		sparseArr[0][2] = sum;
		//遍历二维数组,将非0的值存放到稀疏数组中
		int count = 0;	//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 (chessArr[i][j] != 0) {
					count++;
					sparseArr[count][0] = i;
					sparseArr[count][1] = j;
					sparseArr[count][2] = chessArr[i][j];
				}
			}
		}
		//输出稀疏数组
		for(int i = 0; i < sparseArr.length; i++) {
			System.out.printf("%d\t%d\t%d\t", sparseArr[i][0], sparseArr[i][1], sparseArr[i][2]);
			System.out.println();
		}

		//稀疏数组恢复二维数组
		//首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 newChessArr[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
		//读取稀疏数组后几行的数据,赋值给二维数组
		for(int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
			newChessArr[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
		}
		//输出恢复后的二维数组
		//输出原始的二维数组
		for (int[] row : newChessArr) {
			for (int i : row) {
				System.out.printf("%d\t", i);
			}
			System.out.println();
		}
	}
}

输出结果:

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 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 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
11 11 3
1 2 1
2 3 2
4 5 2
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 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 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

总结

本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注的更多内容!