数据结构之稀疏数组的使用场景及实现

waitwolf 2020-06-08

一、数据结构与算法的关系

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。

二、数据结构

1.数据结构包括:线性结构和非线性结构。

线性结构 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

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

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

线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈,后面我们会详细讲解.

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

三、稀疏(sparsearray)数组

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:

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

稀疏数组举例说明:

存在一个6行7列的二维数组,可以转换成稀疏数组来进存储,可转换为

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 稀疏数组固定是有三列,而且第一行的数据也是固定的,[0][1]是原数组的行数,[0][2]是原数组的列数,[0][3]是原数组中不为0的值的个数。

稀疏数组除了第一行之外,其余的各行存储的是原数组中不为0的数在原数组中的行号、列号和值。比如稀疏数组的第1行,存储的是数值22在原数组中的位置以及值域。

稀疏数组的应用场景

编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能。

数据结构之稀疏数组的使用场景及实现

 代码实现

/** * 五子棋算法:稀疏数组 */public class sparseArray {    public static void main(String[] args) {        //先创建原始数组,11行,11列,0表示没有落子,1表示黑子,2表示篮子        int [][] originalArray = new int[11][11];        originalArray[1][2] = 1;        originalArray[2][3] = 2;        //打印原始数组        int sum = 0;//sum是用来记录原始数组中大于0的数值的个数        for (int[] rows : originalArray) {            for (int data : rows) {                System.out.printf("%d\t",data);                if(data!=0){                    sum++;                }            }            System.out.println();        }        System.out.println("sum = "+sum);        //创建稀疏数组        int [][] sparseArray = new int[sum+1][3];        //给稀疏数组的第一行复制        sparseArray[0][0] = originalArray.length;        sparseArray[0][1] = originalArray[0].length;        sparseArray[0][2] = sum;        int count = 0;//记录稀疏数组的行号        //便利原数组,给稀疏数组赋值        for (int i = 0; i < originalArray.length; i++) {            for (int j = 0; j < originalArray[i].length; j++) {                if(originalArray[i][j]!=0){                    count++;                    sparseArray[count][0] = i;                    sparseArray[count][1] = j;                    sparseArray[count][2] = originalArray[i][j];                }            }        }        //将稀疏数组保存到文件中        File file = new File("文件地址");        FileWriter fileWriter = null;        try {            fileWriter = new FileWriter(file);            for (int i = 0; i < sparseArray.length; i++) {                for (int j = 0; j < sparseArray[i].length; j++) {                    fileWriter.write(sparseArray[i][j]+"\t");                }                fileWriter.write("\r\n");            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }finally {            try {                fileWriter.close();            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }        }        //读取文件中的稀疏数组        FileReader fileReader = null;        BufferedReader bufferedReader = null;        String lineVal;//一行的记录        int row = 0;//记录行号        try {            fileReader = new FileReader(file);            bufferedReader = new BufferedReader(fileReader);            while ((lineVal = bufferedReader.readLine()) != null){                String[] split = lineVal.split("\t");                sparseArray[row][0] = Integer.parseInt(split[0]);                sparseArray[row][1] = Integer.parseInt(split[1]);                sparseArray[row][2] = Integer.parseInt(split[2]);                row++;            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }finally {            try {                fileReader.close();                bufferedReader.close();            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }        }        //打印稀疏数组        System.out.println("稀疏数组为~~~~~~~");        for (int i = 0; i < sparseArray.length; i++) {            System.out.printf("%d\t%d\t%d\t\n",sparseArray[i][0],sparseArray[i][1],sparseArray[i][2]);        }        //在将稀疏数组转为原数组        int newArray[][] = new int[sparseArray[0][0]][sparseArray[0][1]];        for (int i = 1; i < sparseArray.length; i++) {            newArray[sparseArray[i][0]][sparseArray[i][1]] = sparseArray[i][2];        }        //重新打印原数组        System.out.println("原数组为~~~~~~~~");        for (int[] rows : newArray) {            for (int data : rows) {                System.out.printf("%d\t",data);            }            System.out.println();        }    }}

 运行结果

0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   1    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    2    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
sum = 2
稀疏数组为~~~~~~~
   2    
   1    
   2    
原数组为~~~~~~~~
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   1    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    2    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
   0    0    0    0    0    0    0    0    0    
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