Java稀疏数组

缺乏、安全感 2023-10-15 13:31 40阅读 0赞

**目录**

1.稀疏数组

2.稀疏数组的使用

2.1 二维数组转换为稀疏数组

2.2 稀疏数组转换为二维数组

--------------------

## 1.稀疏数组 ##

**稀疏数组（Sparse Array）**：当一个数组中的**大部分元素为相同的值**，可使用稀疏数组来保存该数组，可以将稀疏数组看做是普通数组的压缩

例如

![d33ba269edfc457385c61d99a25f9d3f.png][]

数组arr中许多值为0，若对二维数组直接进行存储，则会存储许多相同的数值0，造成空间的浪费，此时，我们可以用稀疏数组对其进行存储

## 2.稀疏数组的使用 ##

要对二维数组进行存储，我们需要知道二维数组的**行和列**、**不同数值的数量**以及**不同元素的位置和值**

稀疏数组的第一行，存放二维数组arr的行数、列数、不同数值的数量sum

后面几行，存放不同值元素在二维数组arr中的行、列、数值

![48d4bc49979444569af14f7bfd2d2a69.png][]

**代码实现**

创建二维数组

int[][] arr = new int[6][5];
     arr[1][0] = 1;
     arr[1][3] = 6;
     arr[4][3] = 2;

### 2.1 二维数组转换为稀疏数组 ###

（1）遍历二维数组，确定不同元素的个数sum

int sum = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) {
                    if(arr[i][j] != 0){
                        sum++;
                    }
                }
            }

（2）根据sum创建稀疏数组

>     int[][] sparseArr = new int[sum+1][3];

(3) 遍历二维数组，对稀疏数组进行赋值

//稀疏数组的第一行分别存放二维数组的行数、列数以及不同元素的个数
            sparseArr[0][0] = arr.length;
            sparseArr[0][1] = arr[0].length;
            sparseArr[0][2] = sum;
            //再对不同元素进行存储
            int k = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) {
                    if(arr[i][j] != 0){
                        k++;
                        //分别存放不同元素的行、列以及数值
                        sparseArr[k][0] = i;
                        sparseArr[k][1] = j;
                        sparseArr[k][2] = arr[i][j];
                    }
                }
            }

### 2.2 稀疏数组转换为二维数组 ###

（1）创建二维数组

>     int[][] arr1 = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];

（2）遍历稀疏数组， 对不同值元素进行赋值

//遍历稀疏数组，对不同值元素进行赋值
            for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
               arr1[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
            }

完整代码

public class Test {
        public static void main(String[] args) {
            //创建二维数组
            int[][] arr = new int[6][5];
            arr[1][0] = 1;
            arr[1][3] = 6;
            arr[4][3] = 2;
            System.out.println("****二维数组****");
            for (int[] row: arr) {
                for (int data: row) {
                    System.out.printf("%d ",data);
                }
                System.out.println();
            }
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) {
                    if(arr[i][j] != 0){
                        sum++;
                    }
                }
            }
    
            //创建稀疏数组
            int[][] sparseArr = new int[sum+1][3];
            //稀疏数组的第一行分别存放二维数组的行数、列数以及不同元素的个数
            sparseArr[0][0] = arr.length;
            sparseArr[0][1] = arr[0].length;
            sparseArr[0][2] = sum;
            //再对不同元素进行存储
            int k = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                for (int j = 0; j < arr[0].length; j++) {
                    if(arr[i][j] != 0){
                        k++;
                        //分别存放不同元素的行、列以及数值
                        sparseArr[k][0] = i;
                        sparseArr[k][1] = j;
                        sparseArr[k][2] = arr[i][j];
                    }
                }
            }
            System.out.println("****稀疏数组****");
            for (int[] row: sparseArr) {
                for (int data: row) {
                    System.out.printf("%d ",data);
                }
                System.out.println();
            }
    
            //创建二维数组
            int[][] arr1 = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
            //遍历稀疏数组，对不同值元素进行赋值
            for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
               arr1[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
            }
            System.out.println("****二维数组****");
            for (int[] row: arr1) {
                for (int data: row) {
                    System.out.printf("%d ",data);
                }
                System.out.println();
            }
        }
    }

运行结果

![7ef5788170fb4942af6d551b5da76903.png][]

[d33ba269edfc457385c61d99a25f9d3f.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d33ba269edfc457385c61d99a25f9d3f.png
[48d4bc49979444569af14f7bfd2d2a69.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/48d4bc49979444569af14f7bfd2d2a69.png
[7ef5788170fb4942af6d551b5da76903.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7ef5788170fb4942af6d551b5da76903.png