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【小白学算法】2. 稀疏数组
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了【小白学算法】2. 稀疏数组,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4168字,纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
一、什么是稀疏数组
当一个数组a中大部分元素为0,或者为同一个值,那么可以用稀疏数组b来保存数组a。
首先,稀疏数组是一个数组,然后以一种特定的方式来保存上述的数组a,具体处理方法:
- 记录数组a一共有几行几列
- 记录a中有多少个不同的值
- 最后记录不同值的元素所在行列,以及具体的值,放在一个小规模的数组里,以缩小程序的规模。
这个小规模的数组,就是稀疏数组。
举个栗子,左侧是一个二维数组,一共5行4列,其中非0的值一共有6个。于是,按照规则就可以转化成右侧的稀疏数组。
二、场景用法
意思听明白了,但是这玩意有啥应用场景呢?
比如现在有一个五子棋游戏的程序需求:游戏可以进行存盘,下次打开游戏可以续上盘。
那么记录五子棋的棋盘内容,其实用二维数组记录非常的直观。
但是因为这个二维数组的很多值都是0,没有意义,所以可以考虑用稀疏数组对其进行转化。
1.二维数组转稀疏数组思路
如何转化,思路很简单:
- 遍历原始二维数组,得到有效数据的个数sum
- 根据sum就可以创建稀疏数组 sparseArr
- 将二维数组的有效数据存入到稀疏数组
2.稀疏数组转二维数组思路
读盘的时候需要把稀疏再转回二维数组:
- 先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建二维数组
- 继续读取稀疏数组后几行的数据,对二维数组赋值。
3.代码实现
过程很简单,对了,稀疏数组最好存到磁盘里(代码中不包含),然后要用的时候再去读取转化回二维数组。
public class SparseArray { public static void main(String[] args) { // 创建原始二维数组,11*11 // 0表示没有棋子,1表示黑子,2表示蓝子 int chessArr1[][] = new int[11][11]; chessArr1[1][2] = 1; chessArr1[2][3] = 2; // 输出原始的二维数组 for (int[] row : chessArr1) { for (int data : row) { System.out.printf("%d\t", data); } System.out.println(); } // 将二维数组 转化为 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 < chessArr1.length; i++) { for (int j = 0; j < chessArr1.length ; j++) { if (chessArr1[i][j] != 0) { sum++; } } } System.out.println("sum: " + 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; // 3. 遍历二维数组,得到非0数据存放到sparseArr int count = 0; // 用于记录是第几个非0数据 for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) { for (int j = 0; j < chessArr1.length ; 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("稀疏数组:"); 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 int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]]; // 2. 读取稀疏数组的后几行数据,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("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(); } } }
运行结果:
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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 sum: 2 稀疏数组: 11 11 2 1 2 1 2 3 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的【小白学算法】2. 稀疏数组全部内容,希望文章能够帮你解决【小白学算法】2. 稀疏数组所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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