一、概述

1.数据结构和算法的关系

1）数据data结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。

2）要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题,用程序去实现解决.

3）程序 = 数据结构 + 算法

4）数据结构是算法的基础, 换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。

2.线性结构和非线性结构（数据结构）

2.1线性结构

1）线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系

2）线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的（地址的连续）

3）链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息

4）线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈

2.2非线性结构

非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构

二、稀疏数组 

1.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: 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 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

2.实现理念

2.1二维数组转稀疏数组的思路

1. 遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数 sum

2. 根据sum 就可以创建 稀疏数组 sparseArr   int[sum + 1] [3]

3. 将二维数组的有效数据数据存入到稀疏数组

2.2稀疏数组转原始的二维数组的思路

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.

3.代码实现

/**
 * @description: 稀疏数组和二维数组的转化
 * @author: GL
 * @create: 2021-10-28 17:14
 **/
public class sparsearray {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个而二维数组
        int chessArr1[][]=new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 2;
        chessArr1[4][5] = 2;
        //展示所有的二维数组的数据
        System.out.println("原始的二维数组");
        for (int[] ints : chessArr1) {
            for (int anInt : ints) {
                System.out.print("\t"+anInt);
            }
            System.out.println();
        }

        //先遍历二维数组得到非0的数据
        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++;
                }
            }
        }

        //创建稀疏数组  sum+1就是稀疏数组的行数
        int sparseArr[][] =new int[sum+1][3];
        //给稀疏数组赋值
        sparseArr[0][0]=chessArr1.length;
        sparseArr[0][1]=chessArr1.length;
        sparseArr[0][2]=sum;
        //遍历二维数组把非0的值放到稀疏数组中
        int count=0;
        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];
                }
            }

        }

        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]);
        }

    }
}