【笔记】Java数据结构与算法——稀疏数组

数据结构与算法——稀疏数组

Ø 数据结构包括：

1.线性结构：

1）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

2）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，顺序表中存储元素是连续的

3）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

4）线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈

2.非线性结构：

包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，*图结构 ====>引生出多个算法*

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Ø 稀疏数组

• 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。

1.处理方法：

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

eg：m行n列，h个不同值，则该数组大小为（h+1）×3 —> 第一行【下标为0】为m,n,h

2.思路：

1) 二维数组转稀疏数组：

（1）遍历原始二维数组，得到有效数据的个数sum

（2）根据sum创建稀疏数组 sparseArr int

（3）将二维数组的有效数据存入稀疏数组

（4）将稀疏数组存盘

2) 稀疏数组转二维数组：

（1）从文件中读取稀疏数组

（2）先读取稀疏数组的第一行，根据sparseArr[0][0]行 sparseArr[0][1]列，创建原始的二维数组

（3）再读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组

3.代码实现：

package com.sparsearray;
/*
@author qw
@date 2020/7/16 - 16:28
**/

import java.io.*;

public class SparseArray {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建一个原始二维数组 11*11
        //0：表示没有棋子 1：黑子 2：蓝子
        int chessArr1[][]=new int[11][11];
        chessArr1[1][2]=1;
        chessArr1[2][3]=2;
        //遍历原始二维数组
        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();
        }

        /*
          将二维数组转为稀疏数组：
            1. 遍历原始二维数组，得到有效数据的个数sum
            2. 根据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
            4. 将稀疏数组存盘
         */
        // 1. 遍历原始二维数组，得到有效数据的个数sum
        int sum=0;
        for(int i=0;i<11;i++){
            for(int j=0;j<11;j++){
                if(chessArr1[i][j]!=0){
                    sum++;
                }
            }
        }

        //2. 根据sum创建稀疏数组 sparseArr int[sum+1][3]
        int sparseArr[][]=new int[sum+1][3];
        //赋值
        sparseArr[0][0]=11;
        sparseArr[0][1]=11;
        sparseArr[0][2]=sum;
        //3. 将二维数组的有效数据存入稀疏数组
        int count=0;//用于记录是第几个有效数据
        for(int i=0;i<11;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];
                }
            }
        }
        //4.将稀疏数组存盘
        File file = new File("D:\\javaEx\\SparseArray.txt");
        FileWriter fw = new FileWriter(file);
        for (int[] rows : sparseArr) {
            for (int data : rows) {
                fw.write(data + "\t");
            }
            fw.write("\r\n");
        }
        fw.close();
        System.out.println("文件写入成功");

        //输出稀疏数组
        System.out.println();

        System.out.println("稀疏数组为：");
        for(int[] row:sparseArr){
            for(int data:row){
                System.out.printf("%d\t",data);
            }
            System.out.println();
        }


        /*
            将稀疏数组恢复为二维数组：
                1. 从文件中读取稀疏数组
                2. 先读取稀疏数组的第一行，根据sparseArr[0][0]行 sparseArr[0][1]列，创建原始的二维数组
                3. 再读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组
         */
        //1.从文件中读取稀疏数组
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String line;
        int r = 0;
        int[][] sparseArr2 = new int[3][3];
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            String[] temp = line.split("\t");
            for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
                sparseArr2[r][i] = Integer.parseInt(temp[i]);
            }
            r++;
        }
        br.close();

        //2. 先读取稀疏数组的第一行，根据sparseArr[0][0]行 sparseArr[0][1]列，创建原始的二维数组
        int chessArr2[][]=new int[sparseArr2[0][0]][sparseArr2[0][1]];
        //3. 再读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组
        for(int i=1;i<sparseArr2.length;i++){
            chessArr2[sparseArr2[i][0]][sparseArr2[i][1]]=sparseArr2[i][2];
        }

        System.out.println();
        //恢复后的数组：
        System.out.println("恢复后的二维数组为：");
        for(int[] row:chessArr2){
            for(int data:row){
                System.out.printf("%d\t",data);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

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