稀疏数组举例说明
第一行的第一个数记录一共有多少行
第一行的第二个数记录一共有多少列
第一行的第三个数记录一共有多少个值
第二行开始记录第几行第几列值是多少
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-->稀疏数组
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是,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记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模
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,并且可以从新回复原来的二维数组
3整体思路分析
代码实现
package sparsearray; /** * 稀疏数组实例 */ public class SparseArray { public static void main(String[] args) { //先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表示白子 int chessArr1[][] = new int[11][11]; chessArr1[1][1] = 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路 //1,先遍历二维数组,得到非0的数据个数 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sparrseArr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(); //将稀疏数组转=====>恢复成原来的二维数组 /** * 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 new chessArr2 [][]; * 2.在读取稀疏数组后几行的数据,并赋值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),并赋值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(); } } }
原始的二维数组~~~~~~ 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 2 0 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 得到稀疏数组为~~~~~ 11 11 3 1 1 1 2 3 2 4 5 2 恢复后的二维数组~~~~~~~~ 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 2 0 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0