JAVAデータ構造-1。スパースアレイの紹介と使用例

データ構造とアルゴリズム学習

JAVAの観点からデータ構造とアルゴリズムを学び、アルゴリズムを実装しながらJDKソースコードの実装を分析します。

1.スパースアレイ

配列内のほとんどの要素が0または同じ値の配列である場合、スパース配列を使用して配列を保存できます。

アプローチ:

  1. レコード配列の最初の列にはいくつかの行と列があり、そこにはいくつの異なる値がありますか?
  2. プログラムのサイズを小さくするために、異なる値を持つ要素のランクと値を小さな配列(スパース配列)に記録します。
  3. したがって、スパース配列は常にN行3列の配列であり、Nは元の2次元配列内の異なる値の数+1です。

ここに写真の説明を挿入

実装のアイデア:

2次元配列からスパース配列へ:

  1. 2次元配列を分析およびトラバースして、異なる値の数を見つけます。
  2. 異なる値の数に応じてスパース配列sparseArrintを作成しますsum [sum+1][3];
  3. 2次元配列の有効なデータをスパース配列に格納します。

スパース配列から2次元配列へ:

  1. スパース配列の最初の行の行属性と列属性を分析し、元の2次元配列を作成しますarr = int [row][col];
  2. スパース配列の最後の数行のデータを読み取り、それを2次元配列に割り当てます。

コード:

/**
 * 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);
    }
}

おすすめ

転載: blog.csdn.net/weixin_44634197/article/details/108308052