java中的接口是类吗
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2022-12-07
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
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