数组是Java中的一种容器对象,它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后,其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组:public class ArrayDemo {private int arraySize=10;public int[] arrayOfIntegers = new int[arraySize];}
上面的代码是一维数组的例子。换句话说,数组长度只能在一个方向上增长。很多时候我们需要数组在多个维度上增长。这种数组我们称之为多维数组。为简单起见,我们将它称为2维数组。当我们需要一个矩阵或者X-Y坐标系的时候,二维数组是非常有用的。下面就是一个二维数组的例子:public class TheProblemOf2DArray {private static final int ARR_SIZE=10;public static void main(String[] args) {int arr[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE];}}
想象一下,一个二维数组看起来就像一个X-Y坐标系的矩阵。
然而,可能让Java开发者们感到惊讶的是,Java实际上并没有二维数组。
在一个真正的数组中,所有的元素在内存中都存放在连续的内存块中,但是在Java的二维数组并不是这样。Java中所有一维数组中的元素占据了相邻的内存位置,因此是一个真正的数组。
在Java中,当我们定义:
int singleElement // 表示一个int变量
int[] singleDArray // 表示一个int变量数组(一维)
int[][] twoDArray // 表示一个int变量数组的数组(二维)
这意味着,在上面的例子中,二维数组是一个数组的引用,其每一个元素都是另一个int数组的引用。
这张图片清楚地解释了这个概念。
由于二维数组分散在存储器中,所以对性能有一些影响。为了分析这种差异,我写了一个简单的Java程序,显示遍历顺序的重要性。package arrayTraverse;/** * 二维数组的问题 * * 我们在初始化一个任意大小的2维数组。(为简化分析我们使用二维方阵)我们将用两种不同方式迭代同一个数组,分析结果 * 两种迭代方式的性能差距很大 * @author mohit * */public class TheProblemOf2DArray { //数组大小:数组越大,性能差距越明显 private static final int ARR_SIZE=9999; public static void main(String[] args) { //新数组 int arr[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE]; long currTime=System.currentTimeMillis(); colMajor(arr); System.out.println('Total time in colMajor : '+(System.currentTimeMillis()-currTime)+' ms'); //新数组,与arr完全相同 int arr1[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE]; currTime=System.currentTimeMillis(); rowMajor(arr1); // this is the only difference in above System.out.println('Total time in col : '+(System.currentTimeMillis()-currTime) +' ms'); } /** * 下面的代码按列优先遍历数组 * 即在扫描下一列之前先扫描完本列 * */ private static void colMajor(int arr[][]) { for(int i=0;i
下面是示例的结果:
重复上面的例子,它会始终给出类似的结果,不过时间差可能会有所不同。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号:粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569
腾讯云计算(北京)有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287
Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud.
All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有