数据结构随笔记: 稀疏数组

目录

1.什么是稀疏数组

2.稀疏数组的表示方法

3.稀疏数组与二维数组的转换

4.Java 代码转换示范

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1.什么是稀疏数组

稀疏数组(sparse array)是一种针对具有大量重复或者值为零的元素的数组的优化表示方法。稀疏数组通过记录原始数组中非零元素的位置和值，来减少存储空间的占用。

在稀疏数组中，通常使用三元组的形式来表示非零元素，即记录元素的行号、列号和值。对于原始数组中的零元素，则不进行记录。

通过使用稀疏数组，可以有效地减少存储空间的占用，特别适用于处理大规模矩阵或者二维数组的情况。

2.稀疏数组的表示方法

稀疏数组的表示方法通常包括三个部分：原始数组的大小、非零元素的个数以及非零元素的值和位置。

1. 原始数组的大小：原始数组指的是需要压缩的数组，它的大小可以用两个整数表示，通常是行数和列数。

2. 非零元素的个数：指的是原始数组中非零元素的个数。

3. 非零元素的值和位置：通常用一个二维数组表示，每一行表示一个非零元素的值和位置。每一行包括三个元素，分别表示非零元素的值、行号和列号。

因此，稀疏数组的表示方法如下：

1. 定义稀疏数组的格式：

   [总行数, 总列数, 非默认值的个数]
   [行索引1, 列索引1, 值1]
   [行索引2, 列索引2, 值2]
   ...
   [行索引n, 列索引n, 值n]
   

   其中，第一行表示原始数组的总行数、总列数、非默认值的个数。后续的行表示非默认值元素的行索引、列索引和值。

2. 示例： 假设有一个原始数组 arr 如下：

   0 0 0 0
   5 0 0 0
   0 3 0 0
   0 0 7 0
   

   对应的稀疏数组表示为：

   4 4 5
   1 0 5
   2 1 3
   3 2 7
   

   第一行表示原始数组为 4 行 4 列，有 5 个非默认值。后续的行表示非默认值元素的行索引、列索引和值。

3.稀疏数组与二维数组的转换

稀疏数组和二维数组之间的转换可以通过以下步骤进行：

1. 二维数组转换为稀疏数组：

   • 遍历二维数组，统计非零元素的个数（即有效元素个数）。
   • 创建一个稀疏数组，第一行记录二维数组的行数、列数和有效元素个数。
   • 从第二行开始，记录每个非零元素的行索引、列索引和值。

2. 稀疏数组转换为二维数组：

   • 从稀疏数组的第一行读取二维数组的行数、列数和有效元素个数。
   • 根据行数和列数创建一个二维数组，并初始化为0。
   • 遍历稀疏数组的每一行，将非零元素的值填入二维数组的相应位置。

在进行转换时，需要注意稀疏数组和二维数组的存储结构和信息表示方式，以确保转换的准确性和完整性。

4.Java 代码转换示范

使用 Java 语言实现稀疏数组与二维数组的转换的示例代码:

如下图所示，我们有一个 11 × 11 的棋盘。为了保存这个棋局，我们首先使用二维数组来表示棋盘上每个位置的状态，然后将其转换为稀疏数组，最后再将稀疏数组恢复为二维数组。

public class Test {
    // 使用 静态final 字段定义棋盘的行与列
    // 确保唯一性,并且可以全局调用
    private static final int ROWS = 11;
    private static final int COLUMNS = 11;

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个二维数组表示棋盘
        // 默认初始化全为 0 的二维数组
        int[][] chessArray = new int[ROWS][COLUMNS];
        // 在棋盘上放置棋子
        // 1 代表黑子, 2 代表白子
        chessArray[3][3] = 1;
        chessArray[5][5] = 1;
        chessArray[7][5] = 2;
        chessArray[7][7] = 2;

        System.out.println("原始二维数组");
        printArray(chessArray); // 打印原始的二维数组

        // 将二维数组转换为稀疏数组
        int[][] sparseArray = convertToSparseArray(chessArray);
        System.out.println("稀疏数组");
        printArray(sparseArray);// 打印稀疏数组

        // 将稀疏数组恢复为二维数组
        int[][] restoredArray = restoreFromSparseArray(sparseArray);
        System.out.println("转换后的二维数组");
        printArray(restoredArray);// 打印转换后的二维数组
    }

    // 将二维数组转换为稀疏数组的方法
    private static int[][] convertToSparseArray(int[][] array) {
        int nonZeroCount = 0;
        for (int[] row : array) {
            for (int value : row) {
                if (value != 0) {
                    nonZeroCount++; // 统计非零元素的个数
                }
            }
        }
        // 创建稀疏数组
        int[][] sparseArray = new int[nonZeroCount + 1][3];
        sparseArray[0][0] = ROWS; // 存储原始数组的行数
        sparseArray[0][1] = COLUMNS; // 存储原始数组的列数
        sparseArray[0][2] = nonZeroCount; // 存储非零元素的个数

        int count = 0;
        for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
            for (int j = 0; j < COLUMNS; j++) {
                if (array[i][j] != 0) {
                    count++;
                    sparseArray[count][0] = i; // 存储非零元素的行号
                    sparseArray[count][1] = j; // 存储非零元素的列号
                    sparseArray[count][2] = array[i][j]; // 存储非零元素的值
                }
            }
        }
        return sparseArray; // 返回稀疏数组
    }

    // 将稀疏数组恢复为二维数组的方法
    private static int[][] restoreFromSparseArray(int[][] sparseArray) {
        int row = sparseArray[0][0]; // 获取稀疏数组的行数
        int column = sparseArray[0][1]; // 获取稀疏数组的列数
        int count = sparseArray[0][2]; // 获取非零元素的个数
        int[][] array = new int[row][column]; // 创建新的二维数组

        for (int i = 1; i <= count; i++) {
            int r = sparseArray[i][0]; // 获取非零元素的行号
            int c = sparseArray[i][1]; // 获取非零元素的列号
            int value = sparseArray[i][2]; // 获取非零元素的值
            array[r][c] = value; // 将非零元素的值赋给二维数组
        }
        return array; // 返回恢复后的二维数组
    }

    // 打印数组的方法
    private static void printArray(int[][] array) {
        for (int[] row : array) {
            for (int value : row) {
                System.out.printf("%d\t", value); // 打印数组元素
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

代码运行结果: