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  • 数据结构和算法1 稀疏数组

    1、先看一个实际的需求

    在五子棋中,有存盘退出和续上盘的功能

    由于该二维数组中的很多值都是0,因此记录了很多没意义的数据,占用了很多连续的内存空间,为了节省内存空间,我们可以把这个数组做一个转换来存储,以达到减少内存开销的目的,因此,稀疏数组就被提出来了。

    2、基本介绍

    当一个数组中大部分元素是0,或者为同一个元素时,可以使用稀疏数组来保存该数组,具体处理方法是: > 1、稀疏数组有三列,分别记录了原数组有多少行、有多少列、有多少个不同的值 > 2、把不同的值的元素的行列和值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模

    如上面的数组:

    可以记录为:

    11 11 2
    1 2 1
    2 3 2

    3、代码实现

    ``` public class SparseArray {
    public static void main(String[] args) {
    	int chessArr[][] = new int[11][12];//为了区别行列,此处将列设置为12
    	chessArr[1][2] = 1;
    	chessArr[2][3] = 2;
    	
    	//输出原始的二维数组
    	System.out.println("原始的二维数组:");
    	for(int[] row : chessArr){
    		for(int data : row){
    			System.out.printf("%d	", data);
    		}
    		System.out.println();
    	}
    	
    	//将二维数组转换成稀疏数组
    	//1、先遍历二维数组,统计非0的个数
    	int sum = 0;
    	for(int[] row : chessArr){
    		for(int data : row){
    			if(data != 0){
    				sum++;
    			}
    		}
    	}
    	//2、创建对应的稀疏数组
    	int[][] sparseArray = new int[sum + 1][3];
    	sparseArray[0][0] = chessArr.length;
    	sparseArray[0][1] = chessArr[0].length;
    	sparseArray[0][2] = sum;
    	
    	int x = 1;//稀疏数组存储数据从第二行开始
    	for(int i = 0 ; i < chessArr.length ; i++){
    		for(int j = 0 ; j < chessArr[i].length ; j++){
    			if(chessArr[i][j] != 0){
    				sparseArray[x][0] = i;
    				sparseArray[x][1] = j;
    				sparseArray[x][2] = chessArr[i][j];
    				x++;
    			}
    		}
    	}
    	
    	System.out.println("稀疏数组:");
    	for(int[] row : sparseArray){
    		for(int data : row){
    			System.out.printf("%d	", data);
    		}
    		System.out.println();
    	}
    	
    	int[][] originArray = new int[sparseArray[0][0]][sparseArray[0][1]];
    	for(int i = 1 ; i < sparseArray.length ; i++){
    		originArray[sparseArray[i][0]][sparseArray[i][1]] = sparseArray[i][2];
    	}
    	
    	System.out.println("恢复后的原始二维数组:");
    	for(int[] row : originArray){
    		for(int data : row){
    			System.out.printf("%d	", data);
    		}
    		System.out.println();
    	}
    }
    

    }

    运行结果:
    
    ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1373276/201907/1373276-20190724174243110-2057029064.png)
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