扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
这篇文章主要讲解了Sparsearray稀疏数组的使用方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
网站建设哪家好，找成都创新互联公司！专注于网页设计、网站建设、微信开发、小程序设计、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了博州免费建站欢迎大家使用！
今天复习下稀疏数组相关思想。
问题引入：编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。
如上图所示二维数组，大多值是默认值（0），所以记录大量无意义的数据意义不大，此时可以引入稀疏数组。
稀疏数组介绍：当一个数组大部分元素为固定值时，可以使用稀疏数组来保存类似数组；
稀疏数组处理思路：
稀疏数组记录二维数组的行列数以及非默认值数目；
将原始数组中的非默认值以及其坐标记录在稀疏数组中，从而减小文件容量；
public class SparseArray {
public static void main(String[] args) {
// 创建原始二维数组（0 表示无子，1 表示黑子 2 表示 白子）
int chessArr1[][] = new int[11][11];
chessArr1[1][2] = 1;
chessArr1[3][3] = 2;
chessArr1[5][1] = 2;
// 使用 for 循环遍原始二维数组
System.out.println("-------------------------------------------原始二维数组---------------------------------");
for (int row[] : chessArr1) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d\t", data);
}
System.out.println();
}
// 将二维数组转换为洗漱数组
// 获取原始二维数组非零数目
int sum = 0;
for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {
if (chessArr1[i][j] != 0) {
sum++;
}
}
}
System.out.println("sum = " + sum);
// 创建稀疏数组
int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3];
// 为稀疏数组赋值
sparseArr[0][0] = chessArr1.length;
sparseArr[0][1] = chessArr1.length;
sparseArr[0][2] = sum;
// 便利原始二维数组，进行存放
int n = 0;
for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) {
for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) {
if (chessArr1[i][j] != 0) {
n++;
sparseArr[n][0] = i;
sparseArr[n][1] = j;
sparseArr[n][2] = chessArr1[i][j];
}
}
}
// 遍历稀疏数组
System.out.println("-------------------------------------------稀疏数组---------------------------------");
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]);
}
// 将稀疏数组还原为原始二维数组
int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
chessArr2[chessArr2[i][0]][chessArr2[i][1]] = chessArr2[i][2];
}
System.out.println("-------------------------------------------恢复后的二维数组---------------------------------");
for (int row[] : chessArr1) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d\t", data);
}
System.out.println();
}
}
}输出结果如下：
-------------------------------------------原始二维数组------------------------------- 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 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 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 0 0 0 sum = 3 -------------------------------------------稀疏数组--------------------------------- 11 11 3 1 2 1 3 3 2 5 1 2 -------------------------------------------恢复后的二维数组--------------------------- 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 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 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 0 0 0
看完上述内容，是不是对Sparsearray稀疏数组的使用方法有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
微信二维码
移动版官网