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社区首页 >专栏 >数组 – 稀疏数组

数组 – 稀疏数组

作者头像
全栈程序员站长
发布2022-07-22 11:15:12
1.1K0
发布2022-07-22 11:15:12
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

文章目录

一,稀疏数组

1.定义

稀疏数组可以看做是普通数组的压缩,但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组

形如:

代码语言:javascript
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              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 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 0
              0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
              0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

其稀疏数组形式:

代码语言:javascript
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              11 11 2
              1  2  1
              2  4  2

2.存储

刚说到稀疏数组是一种压缩后的数组,为什么要进行压缩存储呢?

  • 原数组中存在大量的无效数据,占据了大量的存储空间,真正有用的数据却少之又少
  • 压缩存储可以节省存储空间以避免资源的不必要的浪费,在数据序列化到磁盘时,压缩存储可以提高IO效率

3.存储方式

1.普通存储

第一行存储原始数据总行数,总列数,总的非0数据个数

接下来每一行都存储非0数所在行,所在列,和具体值

形如:

代码语言:javascript
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    rows cols n
    r1   c1   val1
    r2   c2   val2
    .    .     .
    .    .     .
    rn   cn   valn

eg :

代码语言:javascript
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              11 11 2
              1  2  1
              2  4  2

2.链式存储

以这个为例:

代码语言:javascript
复制
        0 0 0 0 
        0 1 0 0
        0 0 2 0
        0 0 3 0
a.普通链式存储
# 一,稀疏数组
# 一,稀疏数组
b.行式链式存储
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
c.十字链式存储
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.代码实现

代码语言:javascript
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/** * @Description: 稀疏数组 ---> 数组中有很多无效数据,压缩数组 * @Author: Kevin * @CreateDate: 2019/7/2 22:39 * @UpdateUser: Kevin * @UpdateDate: 2019/7/2 22:39 * @UpdateRemark: 修改内容 * @Version: 1.0 */
public class SparseArray { 
   

    /** * <p> * 稀疏数组可以简单的看作为是压缩,在开发中也会使用到。比如将数据序列化到磁盘上,减少数据量,在IO过程中提高效率等等。 * * <p> * 为什么要进行压缩? * - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值,占据了大量的存储空间,而真正有用的数据却少之又少, * - 且在计算时浪费资源,所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便。 * </p> * * </p> * @param args */

    public static void main(String[] args) { 
   

        /** * 初始化二维数组 * <p> * 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 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 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * </p> */
        //初始化原数组
        int[][] array = new int[11][11];
        array[1][2] = 1;
        array[2][4] = 2;
        for(int[] row : array){ 
   
            for(int item : row){ 
   
                System.out.printf("%d\t",item);
            }
        }

        System.out.println("---------> 二维数组转稀疏数组");

        /** * 稀疏数组 * <p> * 11 11 2 * 1 2 1 * 2 4 2 * </p> */
        //得到非0数据数
        int sum = 0;
        for (int i = 0;i<11;i++){ 
   
            for(int j = 0;j<11;j++){ 
   
                if(array[i][j] != 0){ 
   
                    sum++;
                }
            }
        }
        //创建稀疏数组
        int[][] sparseArray = new int[sum+1][3];
        //给稀疏数组赋值
        sparseArray[0][0] = 11;
        sparseArray[0][1] = 11;
        sparseArray[0][2] = sum;
        //将非0的数放入稀疏数组
        //count:标识第几个非0数
        int count = 0;
        for (int i = 0;i<11;i++){ 
   
            for(int j = 0;j<11;j++){ 
   
                if(array[i][j] != 0){ 
   
                    count++;
                    sparseArray[count][0] = i;
                    sparseArray[count][1] = j;
                    sparseArray[count][2] = array[i][j];
                }
            }
        }
        //遍历稀疏数组
        for(int i = 0;i<sparseArray.length;i++){ 
   
            System.out.printf("%d%d%d\t",sparseArray[i][0],sparseArray[i][1],sparseArray[i][2]);
        }

        System.out.println("----------->稀疏数组转回原始数组");

        /** * 恢复的二维数组 * <p> * 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 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 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * </p> */

        int[][] oldArray = new int[sparseArray[0][0]][sparseArray[0][1]];
        //将原来非0的数填充回去
        for(int i = 1;i<=count;i++){ 
   
          oldArray[sparseArray[i][0]][sparseArray[i][1]] = sparseArray[i][2];
        }
        //遍历刚转回的原始数组
        for(int[] row : oldArray){ 
   
            for(int item : row){ 
   
                System.out.printf("%d\t",item);
            }
        }
    }
}

3.将稀疏数组存到此磁盘中

我们可以使用java的IO流将稀疏数组存放到磁盘中,原数组和稀疏数组比较,肯定是稀疏数组体积更小,占用空间更小

代码语言:javascript
复制
        /** * 将稀疏数组存入磁盘(文件) * */
        public static void sparseArrayToIo(int[][] sparseArray) throws Exception { 
   
            File file = new File("sparseArray.txt");
            if(!file.exists()){ 
   
                file.createNewFile();
            }
            FileWriter writer = new FileWriter(file);
            for(int i =0; i < sparseArray.length; i++) { 
   
                for(int j = 0; j < 3; j++) { 
   
                    writer.write(sparseArray[i][j]);
                }
            }
            writer.flush();
            writer.close();
        }

4.从磁盘中读取稀疏数组

在这里有个缺陷就是我不能动态的知道稀疏数组一共有几行,所以我选择传参的方式,这样其实是不太友好的

代码语言:javascript
复制
        /** * 读文件获取稀疏数组(获取指定行数的稀疏数组)【不足】 * @return */
        public static int[][] sparseArrayFromIo(int lineNums) throws Exception { 
   

            FileReader reader = new FileReader("sparseArray.txt");
            int getNum = 0;
            int[][] sparseArray = new int[lineNums][3];
            for(int i = 0;i < lineNums;i++) { 
   
                for (int j = 0; j < 3; j++) { 
   
                    getNum = reader.read();
                    sparseArray[i][j] = getNum;
                }
            }
            return sparseArray;
        }

恢复原数组

代码语言:javascript
复制
            System.out.println("----------->稀疏数组转回原始数组");
            //读取磁盘中的稀疏数组
            try { 
   
                int[][] sparseArrayFromIo = sparseArrayFromIo(3);
                int[][] newOldArray = new int[sparseArrayFromIo[0][0]][sparseArrayFromIo[0][1]];
                //将原来非0的数填充回去
                for(int i = 1;i<=count;i++){ 
   
                    newOldArray[sparseArrayFromIo[i][0]][sparseArrayFromIo[i][1]] = sparseArrayFromIo[i][2];
                }
                //遍历刚转回的原始数组
                for(int[] row : newOldArray){ 
   
                    for(int item : row){ 
   
                        System.out.printf("%d\t",item);
                    }
                }
            } catch (Exception e) { 
   
                e.printStackTrace();
            }

5.完整代码

代码语言:javascript
复制
public class SparseArray { 
   

        /** * <p> * 稀疏数组可以简单的看作为是压缩,在开发中也会使用到。比如将数据序列化到磁盘上,减少数据量,在IO过程中提高效率等等。 * * <h> * 为什么要进行压缩? * - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值,占据了大量的存储空间,而真正有用的数据却少之又少, * - 且在计算时浪费资源,所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便。 * </h> * * </p> * @param args */

        public static void main(String[] args) { 
   

            /** * 初始化二维数组 * <p> * 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 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 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * </p> */
            //初始化原数组
            int[][] array = new int[11][11];
            array[1][2] = 1;
            array[2][4] = 2;
            for(int[] row : array){ 
   
                for(int item : row){ 
   
                    System.out.printf("%d\t",item);
                }
            }

            System.out.println("---------> 二维数组转稀疏数组");

            /** * 稀疏数组 * <p> * 11 11 2 * 1 2 1 * 2 4 2 * </p> */
            //得到非0数据数
            int sum = 0;
            for (int i = 0;i<11;i++){ 
   
                for(int j = 0;j<11;j++){ 
   
                    if(array[i][j] != 0){ 
   
                        sum++;
                    }
                }
            }
            //创建稀疏数组
            int[][] sparseArray = new int[sum+1][3];
            //给稀疏数组赋值
            sparseArray[0][0] = 11;
            sparseArray[0][1] = 11;
            sparseArray[0][2] = sum;
            //将非0的数放入稀疏数组
            //count:标识第几个非0数
            int count = 0;
            for (int i = 0;i<11;i++){ 
   
                for(int j = 0;j<11;j++){ 
   
                    if(array[i][j] != 0){ 
   
                        count++;
                        sparseArray[count][0] = i;
                        sparseArray[count][1] = j;
                        sparseArray[count][2] = array[i][j];
                    }
                }
            }
            //遍历稀疏数组
            for(int i = 0;i<sparseArray.length;i++){ 
   
                System.out.printf("%d%d%d\t",sparseArray[i][0],sparseArray[i][1],sparseArray[i][2]);
            }
            try { 
   
                //将稀疏数组写入文件
                sparseArrayToIo(sparseArray);
            } catch (Exception e) { 
   
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("----------->稀疏数组转回原始数组");
            /** * 恢复的二维数组 * <p> * 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 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 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * </p> */
            int[][] oldArray = new int[sparseArray[0][0]][sparseArray[0][1]];
            //将原来非0的数填充回去
            for(int i = 1;i<=count;i++){ 
   
              oldArray[sparseArray[i][0]][sparseArray[i][1]] = sparseArray[i][2];
            }
            //遍历刚转回的原始数组
            for(int[] row : oldArray){ 
   
                for(int item : row){ 
   
                    System.out.printf("%d\t",item);
                }
            }
            System.out.println("----------->稀疏数组转回原始数组");
            //读取磁盘中的稀疏数组
            try { 
   
                int[][] sparseArrayFromIo = sparseArrayFromIo(3);
                int[][] newOldArray = new int[sparseArrayFromIo[0][0]][sparseArrayFromIo[0][1]];
                //将原来非0的数填充回去
                for(int i = 1;i<=count;i++){ 
   
                    newOldArray[sparseArrayFromIo[i][0]][sparseArrayFromIo[i][1]] = sparseArrayFromIo[i][2];
                }
                //遍历刚转回的原始数组
                for(int[] row : newOldArray){ 
   
                    for(int item : row){ 
   
                        System.out.printf("%d\t",item);
                    }
                }
            } catch (Exception e) { 
   
                e.printStackTrace();
            }
        }

        /** * 将稀疏数组存入磁盘(文件) * */
        public static void sparseArrayToIo(int[][] sparseArray) throws Exception { 
   
            File file = new File("sparseArray.txt");
            if(!file.exists()){ 
   
                file.createNewFile();
            }
            FileWriter writer = new FileWriter(file);
            for(int i =0; i < sparseArray.length; i++) { 
   
                for(int j = 0; j < 3; j++) { 
   
                    writer.write(sparseArray[i][j]);
                }
            }
            writer.flush();
        }

        /** * 读文件获取稀疏数组(获取指定行数的稀疏数组)【不足】 * @return */
        public static int[][] sparseArrayFromIo(int lineNums) throws Exception { 
   

            FileReader reader = new FileReader("sparseArray.txt");
            int getNum = 0;
            int[][] sparseArray = new int[lineNums][3];
            for(int i = 0;i < lineNums;i++) { 
   
                for (int j = 0; j < 3; j++) { 
   
                    getNum = reader.read();
                    sparseArray[i][j] = getNum;
                }
            }
            return sparseArray;
        }

}

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/125468.html原文链接:https://javaforall.cn

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原始发表:2022年4月5,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 文章目录
  • 一,稀疏数组
    • 1.定义
      • 2.存储
        • 3.存储方式
          • 1.普通存储
          • 2.链式存储
        • 4.代码实现
          • 3.将稀疏数组存到此磁盘中
            • 4.从磁盘中读取稀疏数组
              • 5.完整代码
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