一、什么是稀疏数组
当一个数组a中大部分元素为0，或者为同一个值，那么可以用稀疏数组b来保存数组a。
首先，稀疏数组是一个数组，然后以一种特定的方式来保存上述的数组a，具体处理方法：
- 记录数组a一共有几行几列
- 记录a中有多少个不同的值
- 最后记录不同值的元素所在行列，以及具体的值，放在一个小规模的数组里，以缩小程序的规模。
这个小规模的数组，就是稀疏数组。
举个栗子，左侧是一个二维数组，一共5行4列，其中非0的值一共有6个。于是，按照规则就可以转化成右侧的稀疏数组。
二、场景用法
意思听明白了，但是这玩意有啥应用场景呢？
比如现在有一个五子棋游戏的程序需求：游戏可以进行存盘，下次打开游戏可以续上盘。
那么记录五子棋的棋盘内容，其实用二维数组记录非常的直观。
但是因为这个二维数组的很多值都是0，没有意义，所以可以考虑用稀疏数组对其进行转化。
1.二维数组转稀疏数组思路
如何转化，思路很简单：
- 遍历原始二维数组，得到有效数据的个数sum
- 根据sum就可以创建稀疏数组 sparseArr
- 将二维数组的有效数据存入到稀疏数组
2.稀疏数组转二维数组思路
读盘的时候需要把稀疏再转回二维数组：
- 先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建二维数组
- 继续读取稀疏数组后几行的数据，对二维数组赋值。
3.代码实现
过程很简单，对了，稀疏数组最好存到磁盘里(代码中不包含)，然后要用的时候再去读取转化回二维数组。
public class SparseArray {
public static void main(String[] args) {
// 创建原始二维数组，11*11
// 0表示没有棋子，1表示黑子，2表示蓝子
int chessArr1[][] = new int[11][11];
chessArr1[1][2] = 1;
chessArr1[2][3] = 2;
// 输出原始的二维数组
for (int[] row : chessArr1) {
for (int data : row) {
System.out.printf("%d\t", data);
}
System.out.println();
}
// 将二维数组 转化为 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 < chessArr1.length; i++) {
for (int j = 0; j < chessArr1.length ; j++) {
if (chessArr1[i][j] != 0) {
sum++;
}
}
}
System.out.println("sum: " + 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;
// 3. 遍历二维数组，得到非0数据存放到sparseArr
int count = 0; // 用于记录是第几个非0数据
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];
}
}
}
// 输出稀疏数组
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]);
}
System.out.println();
// 将稀疏数组 恢复成 原始的 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
int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
// 2. 读取稀疏数组的后几行数据，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("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();
}
}
}运行结果：
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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 sum: 2 稀疏数组： 11 11 2 1 2 1 2 3 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Process finished with exit code 0
标签：11,int,sum,二维,稀疏,算法,小白学,数组 来源： https://blog.51cto.com/u_13407532/2727395
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