数据结构--稀疏数组-优快云博客

本文介绍了如何将二维数组转换为稀疏数组以节省存储空间。在处理大量0值或相同值的数组时，稀疏数组能有效压缩数据规模。通过记录数组的行数、列数和非零元素数量，然后将非零元素的坐标和值存储在小规模的稀疏数组中，实现了数据的压缩。此外，还提到了稀疏数组转回二维数组的过程。

稀疏数组

问题分析：因为该二维数组的很多值都是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据 —》稀疏数组。（可以达到一个压缩的效果）

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。
稀疏数组的处理方法：

记录数据一共有几行几列，有多少个不同的值。
把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。

// 二维数组转稀疏数组
System.out.println("二维数组转稀疏数组");
int sum = 0;
// 遍历二维数组，获取sum
for (int[] ints : chessboard) {
    for (int j = 0; j < chessboard[0].length; j++) {
        if (ints[j] != 0) {
            sum++;
        }
    }
}
// 创建稀疏数组
int[][] sparse = new int[sum + 1][3];
// 初始化第一行数据
sparse[0][0] = chessboard.length;
sparse[0][1] = chessboard[0].length;
sparse[0][2] = sum;
int row = 0;
// 遍历二维数组，将值存入稀疏数组
for (int i = 0; i < chessboard.length; i++) {
    for (int j = 0; j < chessboard[0].length; j++) {
        if (chessboard[i][j] != 0) {
            row++;
            sparse[row][0] = i;
            sparse[row][1] = j;
            sparse[row][2] = chessboard[i][j];
        }
    }
}

// 稀疏数组转二维数组 略...