数据结构与算法（1）-稀疏数组

概念

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

问题

需要将原始数组转换成二维数组是关键。

实现

二维数组转稀疏数组的思路：
1.遍历数组,得到有效数据的个数sum,得到原始数组的大小。
2.根据sum的值创建稀疏数组sparseArray，次数组的一共有3列 ，根据sum的值确定有多少行。
3.将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中。

package io.gjf.T01_Sparsearray;

/**
 * Create by GuoJF on 2019/12/16
 */
public class App {
    public static void main(String[] args) {
        /*
         *
         * 首先创建原始数组
         * */

        int[][] originalArray = new int[9][9];
        /*
         * 手动为数组中的两个位置赋值
         * */
        originalArray[0][1] = 1;
        originalArray[2][1] = 2;


        for (int[] values : originalArray) {

            for (int value : values) {

                System.out.print(value + "\t");

            }
            System.out.println();
        }


        /*
         * 获取到数组的长度 |     纵向长度
         * */
        int length = originalArray.length;

        /*
         * 获取到数组的 "宽"度  |  横向长度
         * */
        int width = originalArray[1].length;


        /*
         * 设置count 存储有效值个数
         * */
        int count = 0;

        /*
         * 获取数组中有几个有效值
         * */

        for (int[] values : originalArray) {

            for (int value : values) {

                if (value != 0) {

                    count++;
                }

            }
        }




        /*
         * 创建稀疏数组
         * */


        int[][] sparseArray = new int[count + 1][3];


        /*
         * 设置稀疏数组第一行的值
         * */
        sparseArray[0][0] = length;
        sparseArray[0][1] = width;
        sparseArray[0][2] = count;
        int cycleNum = 0;

        for (int i = 0; i < originalArray.length; i++) {

            for (int j = 0; j < originalArray.length; j++) {

                int currentValue = originalArray[i][j];

                if (currentValue != 0) {

                    sparseArray[cycleNum + 1][0] = i;
                    sparseArray[cycleNum + 1][1] = j;
                    sparseArray[cycleNum + 1][2] = currentValue;

                    cycleNum++;

                }


            }

        }

        for (int[] values : sparseArray) {

            for (int value : values) {

                System.out.print(value + "\t");

            }
            System.out.println();
        }


    }
}

运行结果

0   1   0   0   0   0   0   0   0   
0   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   

9   9   2   
0   1   1   
2   1   2   

稀疏数组转二维数组的思路：
1.先读取稀疏数组的第一行，得到元数据的有几行几列以及有多少个值，创建原始数组。
2.再读取稀疏数组的后几行的数据， 并赋值给原始的二维数组。

package io.gjf.T01_Sparsearray;

/**
 * Create by GuoJF on 2019/12/16
 */
public class App_SpareArrayToOriginal {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] sparseArray = new int[3][3];

        sparseArray[0][0] = 9;
        sparseArray[0][1] = 9;
        sparseArray[0][2] = 2;
        sparseArray[1][0] = 0;
        sparseArray[1][1] = 1;
        sparseArray[1][2] = 1;
        sparseArray[2][0] = 2;
        sparseArray[2][1] = 1;
        sparseArray[2][2] = 2;



        for (int[] values : sparseArray) {

            for (int value : values) {

                System.out.print(value + "\t");

            }
            System.out.println();
        }


        /*
         * 得到原始数组的长度
         * 得到原始数组的宽度
         * */


        int length = sparseArray[0][0];
        int width = sparseArray[0][1];
        int valueSum = sparseArray[0][2];


        int[][] originalArray = new int[length][width];

        for (int i = 0; i < valueSum; i++) {

            int i0 = sparseArray[i + 1][0];
            int i1 = sparseArray[i + 1][1];
            int i2 = sparseArray[i + 1][2];

            originalArray[i0][i1] = i2;

        }



        for (int[] values : originalArray) {

            for (int value : values) {

                System.out.print(value + "\t");

            }
            System.out.println();
        }


    }
}

9   9   2   
0   1   1   
2   1   2   

0   1   0   0   0   0   0   0   0   
0   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