Java数据结构与算法---稀疏数组(二)

实际需求

  例如编写一个五子棋的程序,有存盘退出续上盘 的功能,可以使用二维数组进行储存,如下图
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第1张图片
  从图上看,这个二维数组的大部分值都是0,因此记录了很多没有意义的数据。这个时候就可以使用稀疏数组对这个二维数组进行压缩,只保留有意义的数据。

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
  稀疏数组的处理方式是:记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值;把具有不同值的元素的行列以及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模。

  如下图:用原始二维数组一共需要记录六行七列,但是用稀疏数组来记录时,第一行记录有几行,有几列,一共有多少个值,从第二行开始记录每个非零值在二维数组中的坐标以及值。最后就将一个六行七列的二维数组转变为九行三列的稀疏数组
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第2张图片

应用实例

  1. 使用稀疏数组来保留类似前面的二维数组(棋盘、地图等)
  2. 把稀疏数组存盘,并且可以重新恢复成原来的二维数组
  3. 整体思路:
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第3张图片
二维数组 转 稀疏数组:
  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

稀疏数组 转 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,例如上面的 chessArr2 = int [11] [11]
  2). 读取稀疏数组第二行开始的数据,并赋值给原始的二维数组即可

代码实现

1. 创建原始的二维数组

// 创建原始的二维数组
// 0-没有棋子  1-黑子  2-蓝子
int[][] chessArr1 = new int[11][11];
chessArr1[1][2] = 1;
chessArr1[2][3] = 2;
chessArr1[4][3] = 1;
System.out.println("原始数组打印:");
for (int[] row : chessArr1) {
    for (int data : row) {
        System.out.printf("%d\t", data);
    }
    System.out.println();
}

  输出结果
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第4张图片

2. 二维数组 转 稀疏数组

// 二维数组 转 稀疏数组
// 1. 遍历二维数组等到非零值个数
int sum = 0;
for (int[] row : chessArr1) {
    for (int data : row) {
        if (data != 0) {
            sum++;
        }
    }
}
System.out.println("sum = " + sum);
// 2. 创建对应的稀疏数组
int[][] sparseArr = new int[sum + 1][3];
// 3. 稀疏数组赋值
// 第一行数据
sparseArr[0][0] = chessArr1.length;
sparseArr[0][1] = chessArr1[0].length;
sparseArr[0][2] = sum;
// 遍历二维数组,将非零值存入稀疏数组
int count = 0; // 记录第几行的数据
for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
    for (int j = 0; j < chessArr1[i].length; j++) {
        if (chessArr1[i][j] != 0) {
            count++;
            sparseArr[count][0] = i;
            sparseArr[count][1] = j;
            sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
        }
    }
}
// 打印稀疏数组
System.out.println("打印稀疏数组: ");
for (int[] row : sparseArr) {
    for (int data : row) {
        System.out.printf("%d\t", data);
    }
    System.out.println();
}

  输出结果
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第5张图片

3. 将稀疏数组存储到本地磁盘

/**
 * 将数组写入文件
 */
public static void write(int[][] sparaseArray, String path) {
    //创建文件
    File file = new File(path);
    FileWriter write = null;
    try {
        write = new FileWriter(file);
        //写入数据
        for (int i = 0; i < sparaseArray.length; i++) {
            write.write(sparaseArray[i][0] + " ");
            write.write(sparaseArray[i][1] + " ");
            write.write(sparaseArray[i][2] + " \n");
        }
    } catch (
            IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    if (write != null) {
        try {
            write.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

  输出结果
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第6张图片

4. 从本地磁盘读取稀疏数组文件

/**
 * 从磁盘读取稀疏数组数据
 */
public static int[][] readTxt(String path) {
    File file = new File(path);
    //创建稀疏数组
    int[][] sparseArray;
    //建立 缓冲流
    BufferedReader buffReader = null;
    try {
        buffReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        //给稀疏数组初始化
        int row = 0;
        while (buffReader.readLine() != null) {
            row++;
        }
        sparseArray = new int[row][3];
        //将文件的内容读完之后,关闭流,不然读下去会读到空值
        buffReader.close();
        //重新将流打开
        buffReader = new BufferedReader(new FileReader(file));

        String str; //因为读取文件是字符串类型 所以用String接收
        int i = 0; //稀疏数组行指针
        int j = 0; //稀疏数组列指针
        while ((str = buffReader.readLine()) != null) {
            String[] sr = str.split(" ");
            for (String s : sr) {
                sparseArray[i][j] = Integer.parseInt(s);
                j++;
            }
            //下一行重新开始
            j = 0;
            i++;
        }
        return sparseArray;
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    if (buffReader != null) {
        try {
            buffReader.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    return null;
}

5. 将读取的稀疏数组还原为二维数组

        // 稀疏数组 转 二维数组
        // 1. 根据稀疏数组第一行创建原始数组
        int[][] sparseArr1 = readTxt("D:\\temp\\sparseArr.data");
        int row = sparseArr1[0][0];
        int column = sparseArr1[0][1];
        int[][] chessArr2 = new int[row][column];
        // 2. 从第二行开始将稀疏数组的值赋值给原始数组
        for (int i = 1; i < sparseArr1.length; i++) {
            int row1 = sparseArr1[i][0];
            int column1 = sparseArr1[i][1];
            int value = sparseArr1[i][2];
            chessArr2[row1][column1] = value;
        }
        System.out.println("打印恢复后的数组:");
        for (int[] row3 : chessArr2) {
            for (int data : row3) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }

  输出结果
Java数据结构与算法---稀疏数组(二)_第7张图片

完整文件

public class SparseArray {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建原始的二维数组
        // 0-没有棋子  1-黑子  2-蓝子
        int[][] chessArr1 = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 2;
        chessArr1[4][3] = 1;
        System.out.println("原始数组打印:");
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }

        // 二维数组 转 稀疏数组
        // 1. 遍历二维数组等到非零值个数
        int sum = 0;
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                if (data != 0) {
                    sum++;
                }
            }
        }
        System.out.println("sum = " + sum);
        // 2. 创建对应的稀疏数组
        int[][] sparseArr = new int[sum + 1][3];
        // 3. 稀疏数组赋值
        // 第一行数据
        sparseArr[0][0] = chessArr1.length;
        sparseArr[0][1] = chessArr1[0].length;
        sparseArr[0][2] = sum;
        // 遍历二维数组,将非零值存入稀疏数组
        int count = 0; // 记录第几行的数据
        for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < chessArr1[i].length; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    count++;
                    sparseArr[count][0] = i;
                    sparseArr[count][1] = j;
                    sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
                }
            }
        }
        // 打印稀疏数组
        System.out.println("打印稀疏数组: ");
        for (int[] row : sparseArr) {
            for (int data : row) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }
        write(sparseArr, "D:\\temp\\sparseArr.data");

        // 稀疏数组 转 二维数组
        // 1. 根据稀疏数组第一行创建原始数组
        int[][] sparseArr1 = readTxt("D:\\temp\\sparseArr.data");
        int row = sparseArr1[0][0];
        int column = sparseArr1[0][1];
        int[][] chessArr2 = new int[row][column];
        // 2. 从第二行开始将稀疏数组的值赋值给原始数组
        for (int i = 1; i < sparseArr1.length; i++) {
            int row1 = sparseArr1[i][0];
            int column1 = sparseArr1[i][1];
            int value = sparseArr1[i][2];
            chessArr2[row1][column1] = value;
        }
        System.out.println("打印恢复后的数组:");
        for (int[] row3 : chessArr2) {
            for (int data : row3) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }
    }

    /**
     * 将数组写入文件
     */
    public static void write(int[][] sparaseArray, String path) {
        //创建文件
        File file = new File(path);
        FileWriter write = null;
        try {
            write = new FileWriter(file);
            //写入数据
            for (int i = 0; i < sparaseArray.length; i++) {
                write.write(sparaseArray[i][0] + " ");
                write.write(sparaseArray[i][1] + " ");
                write.write(sparaseArray[i][2] + " \n");
            }
        } catch (
                IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (write != null) {
            try {
                write.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * 从磁盘读取稀疏数组数据
     */
    public static int[][] readTxt(String path) {
        File file = new File(path);
        //创建稀疏数组
        int[][] sparseArray;
        //建立 缓冲流
        BufferedReader buffReader = null;
        try {
            buffReader = new BufferedReader(new FileReader(file));
            //给稀疏数组初始化
            int row = 0;
            while (buffReader.readLine() != null) {
                row++;
            }
            sparseArray = new int[row][3];
            //将文件的内容读完之后,关闭流,不然读下去会读到空值
            buffReader.close();
            //重新将流打开
            buffReader = new BufferedReader(new FileReader(file));

            String str; //因为读取文件是字符串类型 所以用String接收
            int i = 0; //稀疏数组行指针
            int j = 0; //稀疏数组列指针
            while ((str = buffReader.readLine()) != null) {
                String[] sr = str.split(" ");
                for (String s : sr) {
                    sparseArray[i][j] = Integer.parseInt(s);
                    j++;
                }
                //下一行重新开始
                j = 0;
                i++;
            }
            return sparseArray;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (buffReader != null) {
            try {
                buffReader.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return null;
    }
}

   源码地址:https://gitee.com/peachtec/data-structure-and-algorithm/tree/master/src/com/hxz/dataStructure/sparseArray

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