java数据结构算法稀疏数组示例详解（什么是稀疏数组）

目录一、什么是稀疏数组二、场景用法1.二维数组转稀疏数组思路2.稀疏数组转二维数组思路3.代码实现

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

http:// // 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[] rowhttp:// : 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http://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

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