JAVA数据结构-1.稀疏数组介绍和使用案例

数据结构和算法学习

从JAVA的视角学习数据结构和算法,实现算法的同时分析JDK源码实现.

1. 稀疏数组

​ 当一个数组中大部分元素为0 ,或者为同一个数值的数组时,可用使用稀疏数组来保存该数组.

处理方法:

1. 第一列记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值.
2. 把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中(稀疏数组),从而缩小程序的规模.
3. 因此稀疏数组总是一个N行3列的数组,N为原二维数组中不同值个数+1.

实现思路:

​ 二维数组转稀疏数组:

1. 分析遍历二维数组,找出不同值的个数sum;
2. 根据不同值的个数sum创建稀疏数组 sparseArr int[sum+1][3];
3. 将二维数组的有效数据存入稀疏数组.

​ 稀疏数组转二维数组:

1. 分析稀疏数组的第一行的row和col属性,创建原始的二维数组 arr = int[row][col];
2. 读取稀疏数组后几行的数据,赋值给二维数组即可.

代码实现:

/**
 * 稀疏数组实现
 */
public class SparseArry {
    
    
    public static void showArray(int [][] arr){
    
    
        for (int [] clo: arr){
    
    
            for (int data: clo){
    
    
                System.out.printf("%d\t",data);
            }
            System.out.println();
        }
    }
    public  static void main(String args[]){
    
    
        //二维数组初始化
        int[][] arr= new int[11][11];
        arr[2][3] = 1;
        arr[3][4] = 2;
        arr[5][8] = 3;
        System.out.println("原始二维数组");
        SparseArry.showArray(arr);

        /**
         * 将二维数组转换为稀疏数组
         *  1. 分析遍历二维数组,找出不同值的个数sum;
            2. 根据不同值的个数sum创建稀疏数组 sparseArr  int`[sum+1][3]`;
            3. 将二维数组的有效数据存入稀疏数组.
         */
//         1. 分析遍历二维数组,找出不同值的个数sum;
        int sum = 0;
        for (int [] clo: arr){
    
    
            for (int data: clo){
    
    
                if(data != 0){
    
    
                    sum ++;
                }
            }
        }
        System.out.println("有效值的个数:sum="+sum);
//        2. 根据不同值的个数sum创建稀疏数组 sparseArr  int`[sum+1][3]`;
        int [][] sparseArr = new int [sum+1][3];
//        3. 将二维数组的有效数据存入稀疏数组.
            //3.1第一行存储整个二维数组基本信息
        sparseArr[0][0] = arr.length;
        sparseArr[0][1] = arr[0].length;
        sparseArr[0][2] = sum;
            //3.2将二维数组的其他有效数据存入稀疏数组
        int count = 0;
        for (int i = 0; i <arr.length ; i++) {
    
    
            for (int j = 0; j <arr[i].length ; j++) {
    
    
                if(arr[i][j] != 0){
    
    
                    count++;
                    sparseArr[count][0] = i;
                    sparseArr[count][1] = j;
                    sparseArr[count][2] = arr[i][j];
                }
            }
        }
        System.out.println("转换后的稀疏数组为");
        showArray(sparseArr);
        
        /**
         *将稀疏数组转换为二维数组
         * 1. 分析稀疏数组的第一行的row和col属性,创建原始的二维数组  arr = int`[row][col]`;
            2. 读取稀疏数组后几行的数据,赋值给二维数组即可.
         */
//        1. 分析稀疏数组的第一行的row和col属性,创建原始的二维数组  arr = int`[row][col]`;
        int [][] rarr = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
//        2. 读取稀疏数组后几行的数据,赋值给二维数组即可.
        for (int i = 1; i <sparseArr.length ; i++) {
    
    
            rarr[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
        }
        System.out.println("稀疏数组转换回二维数组");
        showArray(rarr);
    }
}