稀疏数组与二维数组的转化映射

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已于 2022-04-07 16:59:19 修改 · 428 阅读

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#java #数据结构

于 2022-04-07 16:40:25 首次发布

本文介绍了稀疏数组作为优化二维数组的一种手段，主要应用于减少内存占用和减小序列化传输的数据量。通过定义3列结构的稀疏数组，存储非零元素的位置和值，从而实现对大量零值的压缩。代码示例展示了如何从原始数组转换为稀疏数组，以及从稀疏数组还原回原始数组的过程。

稀疏数组 (针对二维数组的优化方案)

用途：用于减少内存占用/序列化时的传输数据的大小等；
定义方式：
1. 永远是 3列
2. sparse[0][0]==origin.length；sparse[0][1]==origin[0].length;
3. 后续的 sparse[row][0]==valueRow;sparse[row][1]= valueCol ;sparse[row][2] == value;
其中，[row]从1开始递增。

关于稀疏数组的介绍就这些吧，下面是代码实现：

public class SparseArrays {
   
   

    private SparseArrays() {
   
   
        System.out.println("invoke constructor...");
    }

    public static int[][] fromSparseArr(int[][] sparse, int ignore) {
   
   
        if (sparse == null) {
   
   
            return null;
        }
        if (sparse.length <= 0 || sparse[0].length != 3) {
   
   
            return null;
        }

        int[][] arr = new int[sparse[0][0]][sparse[0][1]];
        for (int i = 0; i < arr.length; ++i) {
   
   
            // each row
            for (int j = 0; j < arr[0].length; ++j) {
   
   
                // each column
                arr[i][j] = ignore;
            }
        }
        for (int i = 1; i < sparse.length; ++i) {
   
   
            // row [1,last]
            arr[sparse[i