【数据结构】稀疏数组 --- 应用场景,转换的思路分析,代码实现
作者:互联网
楔子:
- 数据结构包括线性结构和非线性结构。
1、线性结构:
1) 线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系
2) 线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表)。顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的
3) 链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息
4) 线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈,后面我们会详细讲解
2、非线性结构:
非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构
稀疏数组:
1、需求:
编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能,因为该二维数组(棋盘)的很多值是默认值0(代表没有棋子), 因此记录了很多没有意义的数据 ---> 稀疏数组。
2、基本介绍:
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。
3、稀疏数组的处理方法是:
1)记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值
2)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
4、应用实例:
1) 使用稀疏数组,来保留二维数组(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组。
3) 代码实现:
package org.burning.sparsearray;
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 表蓝子
*/
int chessArr1[][] = new int[11][11];
chessArr1[1][2] = 1;
chessArr1[2][3] = 2;
chessArr1[4][5] = 2;
// 输出原始的二维数组
System.out.println("原始的二维数组:");
for (int[] row : chessArr1) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d\t", data);
}
System.out.println();
}
//将二维数组转换为稀疏数组:
// 1. 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 (chessArr1[i][j] != 0) {
sum++;
}
}
}
// 2. 创建对应的稀疏数组
int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3];
//给稀疏数组赋值
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 sparseArr中
int count = 0; //count 代表当前行
for (int i = 0; i < 11; i++) {
for (int j = 0; j < 11; j++) {
if (chessArr1[i][j] != 0) {
count++;
sparseArr[count][0] = i;
sparseArr[count][1] = j;
sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
}
}
}
//输出稀疏数组
System.out.println();
System.out.println("稀疏数组为:");
for (int i = 0; i < sparseArr.length; i++) {
System.out.printf("%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
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. 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 chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
//2. 在读取稀疏数组后几行的数据(从第二行开始),并赋给原始的二维数组即可
for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
}
// 输出恢复后的二维数组
System.out.println();
System.out.println("恢复后的二维数组:");
for (int[] row : chessArr2) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d\t", data);
}
System.out.println();
}
}
}
控制台:
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 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
稀疏数组为:
11 11 3
1 2 1
2 3 2
4 5 2
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 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
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标签:11,int,稀疏,---,二维,数组,sparseArr,数据结构 来源: https://www.cnblogs.com/Burning-youth/p/16535648.html