前言
用java实现二维数据和稀疏数组之间的转换
1. 需求和思路分析
1.1 以二维数组的格式模拟棋盘、地图等类似的二维结构为基础，与稀疏数组之间进行转化。
1.2 思路分析
二维数组转化为稀疏数组
- 遍历原始的二维数组，得到有效数据个数 sum
- 根据sum就可以创建稀疏数组sparsearr int[sunm+1][3]
- 将二维数组的有效数据存入到稀疏数组
稀疏数组转为二维数组
- 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
- 再读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可。
2.代码实现和展示
2.1 二维数组与稀疏数组之间的转化程序
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public class sparsearr {
public static void main(string[] args) {
// 创建一个原始的二维数组 11 * 11
// 0: 没有棋子；1：黑棋；2：白棋
int[][] chessarr = new int[11][11];
chessarr[1][2] = 1;
chessarr[2][3] = 2;
chessarr[2][6] = 1;
// 打印输出原始二维数组
system.out.print("原始二维数组为：\n");
for(int[] a : chessarr ){
for (int item : a ){
system.out.printf( "%d\t", item );
}
system.out.println();
}
//将二维数组转换为稀疏数组思路
// 1、遍历二维数组，统计有效数据的个数sum
int sum = 0;
for(int i=0;i < chessarr.length;i++){
for(int j=0;j < chessarr[0].length;j++){
if(chessarr[i][j] != 0){
sum++;
}
}
}
system.out.println("有效数据的个数为:" + sum);
//2、建立稀疏数组，行列值
int[][] sparsearr = new int[sum+1][3];
//3、遍历原始二维数组转换为稀疏数组中的数据
sparsearr[0][0] = 11;
sparsearr[0][1] = 11;
sparsearr[0][2] = sum;
int count=1;
for(int i=0;i < 11;i++){
for(int j=0;j < 11;j++){
if(chessarr[i][j] != 0){
sparsearr[count][0] = i;
sparsearr[count][1] = j;
sparsearr[count][2] = chessarr[i][j];
count++;
}
}
}
//4 输出稀疏数组
system.out.println("稀疏数组为：");
for (int[] row : sparsearr) {
// for (int data : row) {
// system.out.printf( "%d\t",data);
// }
// system.out.println();
// }
system.out.printf("%d\t%d\t%d\t\n", row[0],row[1],row[2]);
}
// 将稀疏数组转化为二维数组
// 1.读取稀疏数组首行数据，建立二维数组
int[][] chessarr2 = new int[sparsearr[0][0]][sparsearr[0][1]];
// 2. 遍历稀疏数组，赋值给二维数组
for (int i=1;i < sparsearr.length;i++) {
chessarr2[sparsearr[1][0]][sparsearr[1][1]] = sparsearr[i][2];
}
// 3. 打印输出原始的二维数组
system.out.print("原始二维数组为：\n");
for (int[] row : chessarr2) {
for (int data : row) {
system.out.printf("%d\t", data);
}
system.out.println();
}
}
}
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2.2 二维数组转化为稀疏数组展示
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原始二维数组为：
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有效数据的个数为:3
稀疏数组为：
11 11 3
1 2 1
2 3 2
2 6 1
原始二维数组为：
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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3. 总结
用java语言实现二者之间的转化，思路很重要，按着思路写代码就会很省事，难的点可能是不知道如何写代码。
注意：printf 和 print 输出的格式不同。
参考视频
尚硅谷java数据结构与java算法（java数据结构与算法）
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/118255333