算法稀疏数组数组优化数组压缩二维数组转稀疏数组算法合集（二）

1. 五子棋游戏，玩家对战一半停战休息，此时需要存储当前对战双方棋子信息

a. 采用二维数组存储：

0为空，

1代表黑棋

2代表蓝色棋子

b. 棋盘为11行，11列 ==> int [][] chessArray = new int [11][11];

c. 出现的问题：整个数组，只存储了两个值。有点浪费内存空间==>延伸出将0，或其他相同数值抽出来，组成一个新的数组。与代码中抽出公共方法，有异曲同工之妙~

2. 稀疏数组（sparse array) ：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。（例如保存棋盘数据，地图信息等）

3. 稀疏数组的处理方法是:

1) 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，从而缩小程序的规模

4. 思路分析：

a. 遍历原始二维数组，获取有效的数据个数(非0值个数sum);

b. 创建稀疏数组 int [][] new sparseArr = new [sum + 1][3];

c. 稀疏数组第一行存储原始数组信息，总共11行11列有2条有效数据，存入稀疏数组。所以稀疏数组需要sum+1行。

c. 循环原始数组，将黑棋，蓝棋目前的位置信息，存入稀疏数组

d. 打印下稀疏数组

e. 稀疏数组转换为原始数组（原以为直接两层循环，再判断稀疏数组值是否在此循环内，进行使用，需要多层循环，思路不对。是稀疏数组向原始数组转换（解压缩），用非稀疏数组展示保存的棋盘数据）

package com.nami.algorithm.study.day01;

/**
 * beyond u self and trust u self.
 *
 * @Author: lbc
 * @Date: 2023-08-28 17:23
 * @email: [email protected]
 * @Description: keep coding
 */
public class SparseArray {


    public static void main(String[] args) {
        // 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 表蓝子
        int chessArr1[][] = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 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();
        }

        int sum = 0;
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                if (data > 0) sum++;
            }
        }

        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 sparseArr 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 --》 恢复成 原始的二维数组

        //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
        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();
        }

    }


}

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总结：

稀疏数组是对于原始数组的抽象，提取不同值进行存储。稀疏数组第一行存储原始数组的行信息，列信息，非0值或不同值得个数，进行保存。使用时是稀疏数组向原始数组进行转换使用。它的作用相当于对数组进行压缩。解压缩，同压缩文件流程差不多意思

算法 稀疏数组 数组优化 数组压缩 二维数组转稀疏数组 算法合集（二）

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