数据结构和算法
2021/10/28 20:42:12
本文主要是介绍数据结构和算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一、概述
1.数据结构和算法的关系
1)数据data结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科,有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。
2)要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题,用程序去实现解决.
3)程序 = 数据结构 + 算法
4)数据结构是算法的基础, 换言之,想要学好算法,需要把数据结构学到位。
2.线性结构和非线性结构(数据结构)
2.1线性结构
1)线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系
2)线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的(地址的连续)
3)链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息
4)线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈
2.2非线性结构
非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构
二、稀疏数组
1.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是: 记录数组一共有几行几列,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
2.实现理念
2.1二维数组转稀疏数组的思路
1. 遍历原始的二维数组,得到有效数据的个数 sum
2. 根据sum 就可以创建 稀疏数组 sparseArr int[sum + 1] [3]
3. 将二维数组的有效数据数据存入到稀疏数组
2.2稀疏数组转原始的二维数组的思路
1. 先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建原始的二维数组,比如上面的 chessArr2 = int [11][11]
2. 在读取稀疏数组后几行的数据,并赋给原始的二维数组即可.
3.代码实现
/** * @description: 稀疏数组和二维数组的转化 * @author: GL * @create: 2021-10-28 17:14 **/ public class sparsearray { public static void main(String[] args) { //创建一个而二维数组 int chessArr1[][]=new int[11][11]; chessArr1[1][2] = 1; chessArr1[2][3] = 2; chessArr1[4][5] = 2; //展示所有的二维数组的数据 System.out.println("原始的二维数组"); for (int[] ints : chessArr1) { for (int anInt : ints) { System.out.print("\t"+anInt); } System.out.println(); } //先遍历二维数组得到非0的数据 int sum=0; for (int i = 0; i <chessArr1.length ; i++) { for (int j = 0; j < chessArr1.length; j++) { if (chessArr1[i][j]!=0){ sum++; } } } //创建稀疏数组 sum+1就是稀疏数组的行数 int sparseArr[][] =new int[sum+1][3]; //给稀疏数组赋值 sparseArr[0][0]=chessArr1.length; sparseArr[0][1]=chessArr1.length; sparseArr[0][2]=sum; //遍历二维数组把非0的值放到稀疏数组中 int count=0; for (int i = 0; i < chessArr1.length; i++) { for (int j = 0; j <chessArr1.length ; j++) { if (chessArr1[i][j]!=0){ count++; sparseArr[count][0]=i; sparseArr[count][1]=j; sparseArr[count][2]=chessArr1[i][j]; } } } System.out.println("稀疏数组"); for (int i = 0; i < sparseArr.length; i++) { System.out.printf("%d\t%d\t%d\t\n", sparseArr[i][0], sparseArr[i][1], sparseArr[i][2]); } } }
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