Java数据结构与算法——稀疏数组

        线性结构是一对一的形式，他有顺序存储、链式存储两种形式，我们常见的线性存储的主要结构有：数组、队列、链表、栈。非线性结构通产包括二维数组、多维数组、广义表、树、图。

package datacontruct.sparsearray;

/**
 * @Author:柳梦磊
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 * @BlogAddress;https://blog.csdn.net/lmlzww/
 * @Date:2020/6/277:50
 * @Aphorism:喜欢蓝天和白云也喜欢蓝天白云下大笑的自己
 * @Function：原数组与稀疏数组的相互转换
 * @Note:在这个算法中还有诸多可以优化的地方，这里展现的仅仅是一个基础的思路，稀疏数组我们可以采用
 * 集合Array的动态数组原理来实现，从而减少一次遍历；稀疏数组思想便是将一个多维数组中大量重复的元素过掉
 * 而单独记录那些不同的元素，在这里的代码中我们采用模拟的是一个棋盘，在假设的场景下大量重复的元素就是0
 * 这与我们int数组的默认元素为0发生了重合，因此中间省去了记录特殊元素，并初始换复原数组的步骤
 * 主要的实现思路便是：对大量重复的元素不做重复记录，主要记录那些不同元素的数据信息以及位置信息以及原始
 * 数组的行数、列数以及大量重复数据的数值是什么，需要复原的时候根据这些记录的信息来实现对原始数组的复原
 */
public class SparseArray {

    public static void main(String[] args) {
        //先创建一个原始的二维数组
        //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;
        //输出原来的二维数组
        System.out.println("原始数组：");
        for (int[] row:chessArr1){
            for (int data:row){
                System.out.printf("%d  ",data);
            }
            System.out.println();
        }

        //遍历原来二维数组非0元素的数目
        int sum =0;
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1[i].length; j++) {
                if(chessArr1[i][j]!=0){
                    sum++;
                }
            }
        }

        //创建对应的二维数组
        int sparseArr[][] = new int[sum+1][3];
        //给稀疏数组赋值（第一行用来存储原数组的基本信息——行数、列数、非零个数）
        sparseArr[0][0] =11;
        sparseArr[0][1] =11;
        sparseArr[0][2] =sum;

        //给稀疏数组赋值,count充当计数器自增站用来稀疏数组的值存储
        int count =1;
        //[count][0]用来存储非零元素所在的行、[count][1]非零元素所在的列、[count][2]非零元素的数据
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1[i].length; j++) {
                if(chessArr1[i][j]!=0){
                    sparseArr[count][0] =i;
                    sparseArr[count][1] =j;
                    sparseArr[count][2] =chessArr1[i][j];
                    count++;
                }
            }
        }

        //输出转后稀疏数组的形式
        System.out.println( "稀疏数组的形式");
        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]);
        }

        //根据压缩后的稀疏数组信息，复原创建原数组，并遍历压缩后的数组，提取出相应的非零元素
        int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
        for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
            chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]]=sparseArr[i][2];
        }

        System.out.println("稀疏数组逆转换得到原数组：");
        for (int[] row:chessArr2){
            for (int data:row){
                System.out.printf("%d  ",data);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

运行结果图：