稀疏数组的转换

本文最后更新于:2021年8月9日 晚上

二维数组转稀疏数组的思路:

1、遍历原始的二维数组,得到有效数据的个数sum

2、根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr int[sum+1] [3]

3、将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中


稀疏数组转原始的二维数组的思路

1、先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,常见原始的二维数组

2、在读取稀疏数组后几行的数据,并赋给原始的二维数组即可


代码实现:二维数组转换稀疏数组

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表示蓝子
        int chessArr1[][] = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 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();
        }
        //将二维数组转换稀疏数组
        //1、先遍历二维数组得到非零数据的个数
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j]!=0){
                    sum++;
                }
            }
        }
        //2、创建对应的稀疏数组
        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;
        int count = 0;
        //遍历二维数组,将非零的值存放到sparseArr中
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; 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("得到的稀疏数组为:");
        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();
    }
}

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代码实现稀疏数组转换原始二维数组

package demo01;

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表示蓝子
        int chessArr1[][] = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 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();
        }
        //将二维数组转换稀疏数组
        //1、先遍历二维数组得到非零数据的个数
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j]!=0){
                    sum++;
                }
            }
        }
        //2、创建对应的稀疏数组
        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;
        int count = 0;
        //遍历二维数组,将非零的值存放到sparseArr中
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; 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("得到的稀疏数组为:");
        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();
        //将稀疏数组转换为原始二维数组
        //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组,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];
        }
        //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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