稀疏数组转为二维数组

最新推荐文章于 2022-05-29 20:49:49 发布

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博客围绕稀疏数组和二维数组展开，但具体内容缺失。稀疏数组和二维数组是数据结构中的重要概念，在信息技术领域有广泛应用，如存储和处理数据等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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稀疏数组——二维数组转稀疏数组及稀疏数组转二维数组的Java代码实现

qq_51153841的博客

04-02

706

二维数组转稀疏数组及稀疏数组转二维数组的Java代码实现

数据结构入门：稀疏数组详解与应用场景分析

2301_79765107的博客

02-17

610

数据结构入门：稀疏数组详解与应用场景分析

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稀疏数组和二维数组互相转换

j535356151的博客

07-22

254

稀疏数组和二维数组互相转换优势：当一个二维数组里面大部分数是相同的值的时候可以转换为稀疏数组进行储存，这样起到压缩数据的作用。下面是自己敲出来的代码，欢迎小伙伴们进行学习和交流。 package com.algorithm; /** * @author ChillJ */ public class SparseArray { /** * 二维数组转稀疏数组 * @param lineParam 传入的行数参数 * @param columnParam 传入的列

二维数组与稀疏数组相互转换

u013352103的博客

06-19

215

二维数组：常用于储存地图（一些二D游戏，棋盘等），但在这些情况下使用二维数组时，二维数组中经常会有大量重复元素，其他数据在二维数组中所占比例能很小，当我们需要储存该二维数组时（例如游戏存档）就会出现大量的空间浪费，这时我们可以将二维数组转换为稀疏数组。稀疏数组：固定为三列，行数为二维数组中特殊字符个数+1，第一行第一列存储二维数组行数，第一行第二列存储二维数组列数，第一行第三列存储二维数组特殊字符个数。代码如下： package com.wuhj.sparsearray; /** * 二维数

Java数据结构与算法——稀疏数组和二维数组之间的转换

贝尔摩德苦艾酒

03-12

5282

Java数据结构与算法——稀疏数组和二维数组之间的转换

数据结构（1）二维数组转稀疏数组，稀疏数组转为二维数组

m0_62809339的博客

03-20

580

什么是稀疏数组？当一个数组的元素大部分相同，例如数组初始化后默认值为0，只有一些特殊的数据，这个时候我们可以选择使用稀疏数组来存储，可以极大的节约内存的空间。这里我省略IO，你们自己尝试把稀疏数组放入电脑以上就是普通的二维数组转变为稀疏数组的原理稀疏数组的第一行分别表示 二维数组一共几行几列，以及有效的数字从稀疏数组的第二行开始就是用来记录一些特殊数据所在的行和列的位置，以及相对应的值首先第一步，创建并且初始化一个二维数组-----—————— int[][] arr = n

java——稀疏数组和二维数组的相互转换

qq_45162113的博客

04-14

356

稀疏数组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，可有效减少存储空间。存储方法： 1）记录数组一共有几行几列和有多少个不同的值 2）把具有不同值的元素是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例如下面二维数组 将该数组转换成稀疏数组应该为下表所示行列值 6 7 8 0 3 22 0 6 15 1 1 1...

稀疏数组与二维数组的转换

元气少女帕吉

01-08

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稀疏数组的使用场景：当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的时候，可以使用稀疏数组来保存该数组。比如这样一个数组，里面除了1和2之外其余全为0。 二维数组转成稀疏数组的思路 1、记录该二维数组一共几行几列，有多少不同的值 2、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比如下面这张图：左边二维数组为6行7列，其中有8个非零的值，所以将【6，7，8】存在第0行后面开始记录原二维数组有效数据的位置，比如有效数据22，其位于原二维数组的下标为[0][3]，所以我们将【0，3，22】.

稀疏数组（二维数组）

weixin_55914718的博客

05-29

234

1.2.1 稀疏数组（二维数组）

稀疏数组和二维数组的转换

Serendipity的博客

09-08

215

稀疏数组的定义在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏数组的意义普通的二维数组，若是数值为0的元素数目过多，且二维数组过大，在存储至磁盘时的效率低于稀疏数组的存储效率稀疏数组的格式 二维数组的行数 二维数组的列数 二维数组的有效值的个数有效值的行数（下标从0开始）有效值的列数有效值应用场

稀疏数组学习总结和C++实现代码

jean7155的专栏

12-01

804

1、稀疏数组是什么？稀疏数组的应用场景是：当普通数组中无效数据量远远大于有效数据量时，可以用稀疏数组对数组进行压缩。是的，稀疏数组的功能就是进行压缩。节省内存占用，或者节约硬盘占有，网络传输等。 2、实例说明 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 2...

关于稀疏数组

qq_52252193的博客

11-02

206

1.什么是稀疏数组普通数组会出现很多我们不需要的值，为了节约一个普通的数组空间减少资源浪费而出现的简化数组举例我们在保存一个棋盘时有二维数组需要把信息都保存下来，此时除了两个数据是需要的其余的空间都是浪费的所以这时使用稀疏数组来存储普通数组 0 0 0 0 0 0 ...

Java版数据结构与算法详解：稀疏数组与应用实例

2. 稀疏数组转回二维数组：首先读取稀疏数组的第一行确定原始数组的尺寸，创建新的二维数组。接着，逐行读取稀疏数组的后续数据，将其赋值给原始二维数组的对应位置。以下是Java代码实现的示例： ```java // 创建...

【GitHub面试题解析】涵盖选择题、判断题及简答：提升Git与GitHub操作技能的综合试题集

07-30

内容概要：本文档是关于GitHub面试试题及其答案的汇总，涵盖了单项选择题、多项选择题、判断题、简答题和讨论题五个部分。内容涉及GitHub的基本操作（如创建仓库、分支管理、提交更改）、常用命令（如`git add`、`git pull`、`git fetch`等）、功能特性（如Issue、Pull Request流程、安全功能）以及与GitHub相关的最佳实践（如SSH连接、文档维护、冲突解决）。通过这些题目，帮助求职者全面掌握GitHub的核心概念和实际应用。适合人群：正在准备技术面试，特别是涉及Git或GitHub相关职位

【SAP企业管理】基于4A架构的成本中心与利润中心对比分析：业务-系统-数据-技术协同的精细化管理工具设计

最新发布

07-30

内容概要：文章基于4A架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构），对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上，成本中心是成本控制的责任单元，负责成本归集与控制，而利润中心是利润创造的独立实体，负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面，两者都依托于SAP的CO模块，但功能有所区分，如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理，利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中，成本中心与利润中心存在多对一的关系，交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术，支持实时核算与跨系统集成。总结来看，成本中心和利润中心在4A架构下相互关联，共同为企业提供精细化管理和决策支持。适合人群：从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员，以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。使用场景及目标：①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制；②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心，优化业务流程；③提升企业对成本和利润的精细化管理水平，支持业务决策。其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了具体的应用场景和技术实现方式，有助于读者全面理解并应用于实际工作中。

永磁同步电机三闭环自抗扰控制：ADRC、PID与MATLAB Sumlink的综合应用

07-30

永磁同步电机(PMSM)的三闭环控制系统，该系统将位置环和速度环整合为一个二阶自抗扰控制器(ADRC)，并使用传统的PID控制器来管理电流环。文中不仅提供了具体的MATLAB/Simulink实现方法，还深入探讨了关键参数调整技巧以及实际应用中的注意事项。特别强调了ADRC参数设置对系统稳定性的影响，提出了频率法初调与时域细调相结合的方法论。此外，针对空载启动过程中可能出现的问题，给出了有效的解决方案，确保系统的平稳过渡。适合人群：从事电机控制研究的技术人员，尤其是希望深入了解ADRC与PID联合控制机制的研究者和工程师。使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是提高电机控制精度，减少外部干扰带来的影响，同时优化启动性能。其他说明：文中提到的代码片段展示了ADRC和PID的具体实现方式，对于理解和实践非常有价值。需要注意的是，在实际项目中，除了理论计算外，还需要进行大量的实验验证才能获得最佳效果。

光伏储能虚拟同步发电机J和D参数协同自适应控制仿真模型研究

07-30

内容概要：本文详细探讨了基于J和D参数协同自适应控制的光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型。主要内容涵盖自适应控制、VSG控制（包括有功频率环、无功电压环、电压电流双闭环控制、三相参考电压合成、SPWM控制）、光伏PV的最大功率跟踪以及蓄电池储能的双闭环控制。文中通过具体的仿真工况展示了该模型在不同情况下的优异表现，如VSG有功功率和直流母线电容电压的无静差跟踪能力。适合人群：从事新能源发电、电力电子、自动化控制等领域研究的技术人员和科研工作者。使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏储能系统控制机制的研究人员和技术开发者，旨在提供一种高效的能量管理和稳定的电力输出解决方案。其他说明：文章不仅介绍了理论背景，还提供了简化的代码示例帮助理解各控制环节的具体实现方法。这对于实际工程应用和进一步研究都有重要参考价值。

COMSOL多物理场耦合模拟锂枝晶生长：电场、流场与浓度场的交互影响及调控机制

07-30

利用COMSOL软件进行锂枝晶生长的多物理场耦合模拟研究。首先，通过相场方法建立了锂枝晶生长的基础模型，考虑了电势场和浓度场的影响。接着引入流场因素，探讨了流体运动对锂枝晶形态演变的作用，特别是流体剪切力对枝晶生长方向和速度的影响。随后讨论了不同电压策略（如恒压、脉冲电压）对枝晶生长的调控效果，揭示了脉冲电压能够有效减少枝晶形成并提高电池安全性。此外还涉及了随机形核现象以及焊接熔池模型的应用，展示了多枝晶系统中复杂的相互作用规律。适合人群：从事锂电池研究的专业人士、材料科学家、物理学家及相关领域的研究生。使用场景及目标：适用于希望深入了解锂枝晶生长机制及其调控手段的研究人员；旨在为改善锂电池性能提供理论支持和技术指导。其他说明：文中提供了具体的数学公式和程序代码片段，便于读者理解和复现相关实验。同时强调了多物理场耦合模拟对于理解复杂自然现象的重要性。

必须是二维数组吗

04-01

<think>好的，用户的问题是询问是否必须使用二维数组，是否有替代方案或解决特定问题。我需要根据提供的引用资料和系统指令来生成回答。首先，系统指令要求使用中文，数学公式正确应用$...$和$$...$$，生成相关问题，并在引用处标注。用户提供的引用中有三个关于二维数组的转换、遍历和查找的例子，比如将二维数组转为一维，或者高性能查找某个键的集合。这些引用可能涉及到二维数组的使用场景和替代方法。用户的问题核心是二维数组是否必须，是否有替代方案。我需要从优缺点、适用场景、替代方案三个方面来回答。引用中的例子显示，二维数组在处理表格数据、矩阵运算时很合适，但有时候可能需要转换为一维数组或使用其他数据结构如哈希表、对象数组等，特别是在需要去重或高效查找的时候。需要检查是否有必须使用二维数组的情况，比如矩阵运算或图像处理，这时候二维结构更直观。而替代方案可能在一维数组加计算索引、哈希表存储键值对、对象数组处理复杂结构时更合适。引用中的例子提到将二维数组转为一维并去重，或者查找特定键，说明在某些情况下替代结构可能更高效。同时，要确保回答结构清晰，分点说明，并自然地加入引用标注。例如，在提到转换为一维数组时引用[^2]，在查找时引用[^3]。最后，生成相关问题，可能需要围绕二维数组的应用、替代结构比较、性能优化等方面提问。例如，如何将二维数组转为一维，替代方案的性能比较，何时必须使用二维数组等。</think>### 是否必须使用二维数组的解析 #### 一、二维数组的核心价值 1. **数据结构的直观性** 二维数组适用于天然具有行列关系的场景（如矩阵运算、棋盘游戏、图像像素存储），其$arr[i][j$]的访问方式能直接映射物理结构，例如： $$ \text{矩阵乘法} \quad C_{ij} = \sum_{k=1}^{n} A_{ik} \cdot B_{kj} $$ 这类场景使用二维数组可显著提升代码可读性[^1]。 2. **固定维度操作需求** 当需要明确区分行列索引（如表格数据、坐标系定位）时，二维数组能直接体现数据层级关系，避免通过一维索引计算带来的复杂度。 --- #### 二、替代方案及适用条件 1. **一维数组+索引计算** 若数据量较小或维度固定，可用一维数组通过公式$index = i \times \text{列数} + j$模拟二维结构。例如存储$3 \times 3$矩阵： ```python arr = [0]*9 # 一维数组 arr[i*3 + j] = value # 访问第i行第j列 ``` 此方法可减少内存碎片，但会牺牲可读性[^2]。 2. **哈希表存储稀疏数据** 对稀疏矩阵（如大部分元素为0），用字典存储非零元素坐标$(i,j)$作为键，能显著节省空间。例如： ```python sparse_dict = {(0,1): 5, (2,3): 8} # 仅存储有效数据 ``` 3. **对象数组处理复杂结构** 若每行数据包含多个属性（如学生信息表），可用对象数组替代： ```javascript const students = [ {id: 1, name: "Alice", score: 90}, {id: 2, name: "Bob", score: 85} ]; ``` 这种方式更符合面向对象设计，但访问效率略低于二维数组[^3]。 --- #### 三、必须使用二维数组的场景 1. **算法依赖行列索引** 如图像卷积、动态规划表格填充等需频繁访问相邻行列的场景： ```python # 图像模糊处理需访问周围像素 for i in range(1, heigh