【数据结构】稀疏数组 --- 应用场景，转换的思路分析，代码实现

本文主要是介绍【数据结构】稀疏数组 --- 应用场景，转换的思路分析，代码实现，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！

楔子： 

• 数据结构包括线性结构和非线性结构。

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(数组)和链式存储结构(链表)。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

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，后面我们会详细讲解

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

稀疏数组：

1、需求：

编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能，因为该二维数组（棋盘）的很多值是默认值0（代表没有棋子）, 因此记录了很多没有意义的数据 ---> 稀疏数组。

2、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。

3、稀疏数组的处理方法是：

1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值

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，从而缩小程序的规模 

4、应用实例：

1) 使用稀疏数组，来保留二维数组(棋盘、地图等等)

2) 把稀疏数组存盘，并且可以从新恢复原来的二维数组数组。

3) 代码实现：

package org.burning.sparsearray;

public class SparseArray {
    public static void main(String[] args) {
        /*
            创建一个原始的二维数组 11 * 11
            0: 表示没有棋子
            1 表示黑子
            2 表蓝子
         */
        int chessArr1[][] = new int[11][11];
        chessArr1[1][2] = 1;
        chessArr1[2][3] = 2;
        chessArr1[4][5] = 2;
        // 输出原始的二维数组
        System.out.println("原始的二维数组:");
        for (int[] row : chessArr1) {
            for (int data : row) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }

        //将二维数组转换为稀疏数组：
        // 1. 先遍历二维数组，得到非0数据的个数
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < 11; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    sum++;
                }
            }
        }

        // 2. 创建对应的稀疏数组
        int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3];
        //给稀疏数组赋值
        sparseArr[0][0] = 11;
        sparseArr[0][1] = 11;
        sparseArr[0][2] = sum;

        // 遍历二维数组，将非0的值存放到 sparseArr中
        int count = 0; //count 代表当前行
        for (int i = 0; i < 11; i++) {
            for (int j = 0; j < 11; j++) {
                if (chessArr1[i][j] != 0) {
                    count++;
                    sparseArr[count][0] = i;
                    sparseArr[count][1] = j;
                    sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
                }
            }
        }

        //输出稀疏数组
        System.out.println();
        System.out.println("稀疏数组为：");
        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]);
        }
        System.out.println();

        /*
            将稀疏数组 --> 恢复成原始二维数组

		    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
			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.
		 */

        //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
        int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];

        //2. 在读取稀疏数组后几行的数据(从第二行开始)，并赋给原始的二维数组即可
        for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {
            chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
        }

        // 输出恢复后的二维数组
        System.out.println();
        System.out.println("恢复后的二维数组:");

        for (int[] row : chessArr2) {
            for (int data : row) {
                System.out.printf("%d\t", data);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

控制台：

原始的二维数组:
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	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	

稀疏数组为：
11	11	3	
1	2	1	
2	3	2	
4	5	2	


恢复后的二维数组:
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	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	

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