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前言
社长，一个爱学习、爱分享的程序猿，之前一直做得都是搬运的工作，也就是搬砖的，最近侧重于数据结构和算法学习。对这个感兴趣的朋友,可以跟我一起学习,一起进步。
1. 简介
稀疏数组(Sparse array) ，所谓稀疏数组就是数组中大部分的内容值都未被使用（或都为零），在数组中仅有少部分的空间使用。因此造成内存空间的浪费，为了节省内存空间，并且不影响数组中原有的内容值，我们可以采用一种压缩的方式来表示稀疏数组的内容。
稀疏数据的记录方式：
- 记录数组一共有几行几列，有值的地方有多少处
- 把有值位置的行、列对应的值都记录起来，只记录有下子的位置，从而节约内存空间。
2. 场景
适用于围棋，扫雷等等
五子棋，扫雷，跟我一个年代的社友，应该都经历过，以前小时候上信息课，教室是没有网络的，只能玩这些不用联网的小游戏。
社长发现，现在很多的游戏，都多了一个继续游戏的按钮。也就是说，就算你退出窗口后，还能从上一次的位置开始。他是怎么还能从上一次的位置开始的？
社长，就把这个问题，抛到朋友群里面。
隔壁小王说：社长，这个问题，很简单呀，就是通过二维数据存储。
大佬H说：二维数据效率太浪费空间了，假设白子为1，黑子为2，没有下的地方为0，我们可以发现很多的值都为0，建议使用稀疏数组保存，再生成文件，持久化到磁盘中。
3. 通过图更好的理解分析
实现逻辑
假设9*9列棋盘，白子为1，黑子为2，没有下子位置为0
二维数组存储
稀疏数组存储方式
由99变成53，是不是节约了空间。
二维数组转稀疏数组的思路
- 遍历整合二维数组，得到有效棋子有多少个。假设为count
- 创建稀疏数组 int[count+1] [3],例如9*9的棋盘上，有效棋子4个，但是数组的长度为5，第一条记录，记录，这个二维数据，有多少行，多少列，有效的数据为多少。
- 二维数组中不为0的数，存入稀疏数组中。
稀疏数组转二维数组的思路
- 读取第一行的值，可以得到二维数组的行和列，创建二维数组。
- 继续读取后面的值，根据行列值对应的映射关系，填充到二维数组中。
4实战
把数组循环输出
/**
* 把数组循环输出
*/
public static void printArray(int[][] lists){
//使用jdk1.8新特性 ---第一种方法实现
Arrays.stream(lists).forEach(i -> {
Arrays.stream(i).forEach(n -> System.out.printf("%d\t", n));
System.out.println();
});
//或者使用for增强方式 ---第二种方法实现
/*for (int[] row : lists) {
for (int item : row) {
System.out.printf("%d\t", item);
}
System.out.println();
}*/
}
注意：代码中使用jdk1.8的新特性,有两种方式可以实现
把二维数组转换成稀释数组
/**
* 把二维数组转换成稀释数组
* @param lists
* @return
*/
public static int[][] getSparseArray(int[][] lists){
if(lists.length < 0){
System.out.println("二维数组的长度不能为空");
return null;
}
//第一步：求出sum
AtomicInteger sum = new AtomicInteger();//记录有多少个非0的有效数据
//得到稀疏数组
Arrays.stream(lists).forEach(i -> {
Arrays.stream(i).filter(o -> o!=0).forEach(n -> sum.getAndIncrement());
});
//第二步：创建稀疏数组
int sparses [][] = new int [sum.get()+1][3];
//完成稀疏数组第一列
sparses[0][0] = lists.length; //行数
sparses[0][1] = lists[0].length; //列数
sparses[0][2] = sum.get();
int count = 0;
for(int x=0;x<sparses[0][0];x++){
for(int y = 0;y<sparses[0][1];y++){
if(lists[x][y] != 0) {
count+=1;
sparses[count][0] = x;
sparses[count][1] = y;
sparses[count][2] = lists[x][y];
}
}
}
return sparses;
};
AtomicInteger标识原子性，也就是多线程过程中i++，高并发，假设1000个线程，每个都调用一次i++，最终的结果应该是1000，但是，不好意思，最终的结果可能会小于1000。可以把该字段设置为AtomicInteger，最终的结果一定是1000.
第一步：求出sum
第二步：创建稀疏数组
第三步：把二维数组的行、列、有效数据，转为稀疏数组第一行的值。
第三步，依次把二维数据对应的行、列、值映射到稀疏数组中。
把稀疏数据保存为文件
/**
* 把稀疏数据保存为文件
* @param sparses
* @param path
*/
public static void sparseToFile(int[][] sparses, String path){
FileWriter fileWriter = null;
try {
File file = new File(path);
if (file.exists()) { //存在
file.delete(); //则删除
}
//目录不存在 则创建
if (!file.getParentFile().exists()) {
boolean mkdir = file.getParentFile().mkdirs();
if (!mkdir) {
throw new RuntimeException("创建目标文件所在目录失败！");
}
}
file.createNewFile();
fileWriter = new FileWriter(path);
for (int[] row : sparses) {
for (int item : row) {
fileWriter.write(item+"\t");
}
//\r\n即为换行
fileWriter.write("\r\n");
}
// 把缓存区内容压入文件
fileWriter.flush();
System.out.println("稀疏数据保存文件成功!");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
if(fileWriter!=null){
try {
fileWriter.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
第一步：文件存在，则删除，目录不存在，则创建
第二步：依次把稀疏数组的值按9\t9\t4\n的格式插入。
把文件转为稀疏数组
/**
* 把文件转为稀疏数组
* @param path
* @return
*/
public static int[][] fileToSparse(String path){
File file = new File(path);
if(!file.exists()){
System.out.println("文件转稀疏数据失败，文件不能为空!");
return null;
}
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
String line = null;
//缓存文件里面的值，再解析处理
StringBuilder sb = new StringBuilder ();
int count = 0;
while((line = bufferedReader.readLine())!=null){
//System.out.println("行："+line);
sb.append(line+"\r\n");
count+=1;
}
//解析sb数据
int sparses[][]=new int[count][3];
String[] splits = sb.toString().split("\r\n");
//第一行记录的是 二维数据的行和列，有效数据长度，不为有效数据
for (int i = 0; i < splits.length; i++) {
String[] temp = splits[i].split("\t");
for(int j=0;j<temp.length;j++){
sparses[i][j] = Integer.parseInt(temp[j]);
}
}
return sparses;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
if(bufferedReader!=null){
try {
bufferedReader.close();
bufferedReader = null;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return null;
}
第一步：判断文件是否存在，不存在则提示
第二步：读取文件的值，先缓存到StringBuilder,因为稀疏数组的长度，只能通过读取所有的行才能获取。
第三步：创建稀疏数组，稀疏数组的[行数+1][3] 列固定为3
第三步：依次缓存字符串按9\t\9\t4\n解析，把对应的写入稀疏数组中。
把稀疏数组转为二维数组
/**
* 把稀疏数组转为二维数组
* @param fileToSparse
* @return
*/
public static int[][] sparseToArray(int[][] fileToSparse){
int[][] twoLists = new int[fileToSparse[0][0]][fileToSparse[0][1]];
for (int i = 1;i<fileToSparse.length;i++) {
twoLists[fileToSparse[i][0]][fileToSparse[i][1]] = fileToSparse[i][2];
}
return twoLists;
}
第一步：稀疏数组的[0][0]标识二维数组行 [0][1]二维数组列
第二步：创建二维数组
第三步：循环稀疏数组，依次稀疏数组放入二维数组中。
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