稀疏数组(sparseArray)
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。
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
稀疏数组举例:
其中右边数组第一行 6=左边数组有多少行,7=左边数组有多少列,8=左边数组有多少个不是0的值,然后下面8行保存的是数据的坐标和值。
实际应用
编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能。
分析问题: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,所以这时我们可以用稀疏数组来存储;
思路分析:
1.使用稀疏数组,来保留类似前面的二维数组(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
3.整体思路分析
4.代码实现
package com.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 稀疏数组的思 // 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 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 (chessArr1[i][j] != 0) { count++; sparseArr[count][0] = i; sparseArr[count][1] = j; sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j]; } } } // 输出稀疏数组的形式 System.out.println(); System.out.println("得到稀疏数组为~~~~"); 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,比如上面的 chessArr2 = 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 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(); } } }代码
稀疏数组能 降低数据复杂度和减少内存消耗