Sparsearray稀疏数组原理及实例详解

Sparsearray稀疏数组原理及实例详解

今天复习下稀疏数组相关思想。

问题引入：编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。

如上图所示二维数组，大多值是默认值（0），所以记录大量无意义的数据意义不大，此时可以引入稀疏数组。

稀疏数组介绍：当一个数组大部分元素为固定值时，可以使用稀疏数组来保存类似数组；

稀疏数组处理思路：

稀疏数组记录二维数组的行列数以及非默认值数目；

将原始数组中的非默认值以及其坐标记录在稀疏数组中，从而减小文件容量；

public class SparseArray {

public static void main(String[] args) {

// 创建原始二维数组（0 表示无子，1 表示黑子 2 表示 白子）

int chessArr1[][] = new int[11][11];

chessArr1[1][2] = 1;

chessArr1[3][3] = 2;

chessArr1[5][1] = 2;

// 使用 for 循环遍原始二维数组

System.out.println("-------------------------------------------原始二维数组---------------------------------");

for (int row[] : chessArr1) {

for (int data : row) {

System.out.printf("%d\t", data);

}

System.out.println();

}

// 将二维数组转换为洗漱数组

// 获取原始二维数组非零数目

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);

// 创建稀疏数组

int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3];

// 为稀疏数组赋值

sparseArr[0][0] = chessArr1.length;

sparseArr[0][1] = chessArr1.length;

sparseArr[0][2] = sum;

// 便利原始二维数组，进行存放

int n = 0;

for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {

for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {

if (chessArr1[i][j] != 0) {

n++;

hGaDXZSDbs sparseArr[n][0] = i;

sparseArr[n][1] = j;

sparseArr[n][2] = chessArr1[i][j];

http:// }

}

}

// 遍历稀疏数组

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]);

}

// 将稀疏数组还原为原始二维数组

int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];

for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {

chessArr2[chessArr2[i][0]][chessArr2[i][1]] = chessArr2[i][2];

}

System.out.println("-------------------------------------------恢复后的二维数组---------------------------------");

for (int row[] : chessArr1) {

for (int data : row) {

System.out.printf("%d\t", data);

}

System.out.println();

}

}

}

输出结果如下：

-------------------------------------------原始二维数组-------------------------------

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 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 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

sum = 3

-------------------------------------------稀疏数组---------------------------------

11 11 3

1 2 1

3 3 2

5 1 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 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 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

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。