稀疏数组转为二维数组

最新推荐文章于 2025-02-17 19:25:29 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。

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滚雪球学Java(32)：如何秒理解和实现稀疏数组？有两下子！
**My Coding Family**
09-21 317
🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏，专业攻坚指数级提升，助你一臂之力，带你早日登顶🚀，欢迎大家关注&&收藏！持续更新中，up！up！up！！
稀疏数组学习总结和C++实现代码
jean7155的专栏
12-01 822
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...
稀疏数组和二维数组互相转换
j535356151的博客
07-22 266
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
06-19 234
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 5391
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
03-20 597
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
04-14 369
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
01-08 235
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
05-29 249
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
09-08 236
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——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
04-02 728
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
数据结构与算法-稀疏数组
m0_62988332的博客
02-21 1367
稀疏数组是一种优化策略，它利用了数组中大量重复或无效信息的特点，通过只存储有意义的数据，大大降低了存储成本并提高了处理效率，特别适用于具有大规模但低密度数据存储和计算的场景。将二维数组转换回稀疏数组时， 首先，需要对原始的二维数组进行逐行逐列遍历，统计其中非零元素的数量。根据统计出的有效（非零）数据个数count，创建一个新的三维数组作为稀疏数组，其大小通常是。之所以是count + 1是因为稀疏数组的第一行通常用来记录原二维数组的行数、列数以及有效元素总数。
数据结构入门：稀疏数组详解与应用场景分析
2301_79765107的博客
02-17 783
数据结构入门：稀疏数组详解与应用场景分析
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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
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