数据结构与算法 - 稀疏数组的使用

需求分析

编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能，如果使用二维数组来记录数据，如下图：

发现问题

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。

解决问题

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。

举例说明

原始二维数组较大，压缩后占用空间减小。

稀疏数组的处理方法：

• 稀疏数组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。

• 稀疏数组也是二维数组，行数由原数组的数据决定，列数一般为 3 列。

• 稀疏数组的首行记录说明：

  • 第一列：原数组的行数。
  • 第二列：原数组的列数。
  • 第三列：原数组有多少个不为零的值。

• 稀疏数组的除了首行，其他行的记录说明：

  • 第一列：在原数组中的行数。
  • 第二列：在原数组中的列数。
  • 第三列：该行该列中对应的值。

应用实例

思路分析：

• 使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组（棋盘、地图等等）。
• 把稀疏数组存盘，并且可以重新恢复原来的二维数组数。

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 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 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。

代码实现

将数组转为稀疏数组，并将稀疏数组数组序列化到磁盘上：

public static void main(String[] args) throws IOException {
  // 创建原始的二维数组 11 * 11
  int[][] chessArr1 = new int[11][11];
  // 0：表示没有棋子；1：表示黑子；2：表示蓝子；
  chessArr1[1][2] = 1;
  chessArr1[2][3] = 2;

  // 得到原始数组的有效数据个数
  int sum = 0;
  for (int[] row : chessArr1) {
    for (int i : row) {
      // 遍历二维数组得到非 0 数据的个数。
      if (i != 0) {
        sum++;
      }
    }
  }
  
  // 根据原始数组的有效个数 + 1 来创建稀疏数组
  int[][] sparseArr = new int[sum + 1][3];
  // 给稀疏数组首行赋值，[原数组的行数、列数、有效数据个数]
  sparseArr[0][0] = chessArr1[0].length;
  sparseArr[0][1] = chessArr1.length;
  sparseArr[0][2] = sum;
  // 遍历二维数组，将非 0 的值存储到稀疏数组中
  int count = 0; // count 计数器，用于记录使用到稀疏数组的位置
  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];
      }
    }
  }

  // 将稀疏数组序列化到磁盘中
  ObjectOutputStream oos = null;
  try {
    oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("D://sparseArr.data"));
    oos.writeObject(sparseArr);
  } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
  } finally {
    oos.close();
  }
}

反序列化磁盘上保存的稀疏数组，并将稀疏数组转换成数组：

public static void main(String[] args) throws IOException {
  // 反序列化稀疏数组
  int[][] sparseArr = null;
  File file = new File("D://sparseArr.data");
  ObjectInputStream ois = null;
  try {
    ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream("D://sparseArr.data"));
    sparseArr = (int[][]) ois.readObject();
  } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
    e.printStackTrace();
  } finally {
    ois.close();
  }

  // 将稀疏数组恢复成原始的二维数组
  // 先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始数组的二维数组。
  int[][] chessArr2 = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
  for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
    // 在读取稀疏数组后几行的数据，并赋值给原始的二维数组。
    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) {
    System.out.println(Arrays.toString(row));
  }
}

输出结果：

== 恢复后的二维数组 ==
[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, 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, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

标签：int,chessArr1,稀疏,算法,二维,数组,sparseArr,数据结构
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44496396/article/details/118368097