稀疏矩阵的压缩与还原（Java实现）
稀疏矩阵的概念
在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵，如：
稀疏矩阵的压缩
如果要把一个含有如此多0元素的稀疏矩阵存储到计算机中，这些没有意义的0同样地会消耗掉计算机的内存，那么这势必造成计算机内存的浪费。那么，对于稀疏矩阵的存储，我们应该如何去处理呢？下面介绍一个例子：
例： 现在要模拟一个11*11的五子棋棋盘的存档和续局。棋盘上有黑、白两种棋子，分别用1、2来表示，没有棋子的地方，则用0来表示。假设这个棋盘是只有3颗棋子，2颗白棋子，1颗黑棋子，则该棋盘抽象出来，就是一个稀疏矩阵，其中非0元素只有3个，分别是1，2，2。现在，不想下棋了，那么要保存这个棋盘，也就是保存这个稀疏矩阵。
图解思路：
棋盘上的状态如图：
我们从图所得到的信息：棋盘矩阵是11 * 11的，有3颗棋子
黑子所在的位置是矩阵的第3行第3列,值是1
白子所在的位置是矩阵的第6行第2列、第4行第5列，值都为2
转化成数组的存储，就是：
黑子所在的位置是矩阵的第2行第2列,值是1
白子所在的位置是矩阵的第5行第1列、第3行第4列，值都为2（因为数组的下标是从0开始的）
那么，我们可以将上面的信息抽象成一个新的二维数组：
代码实现
package Array; public class Demo03 { public static void main(String[] args) { //1.创建一个二维数组 11*11 0：没有棋子， 1：黑棋， 2：白棋 int [][] array1 = new int[11][11]; array1[1][2] = 1; array1[2][3] = 2; //输出原始的数组 System.out.println("输出原始数组"); for (int[] ints:array1) { for (int anint :ints) { System.out.print(anint+" "); } System.out.println(); } //转换为稀疏数组保存 //获取有效值的个数 int sum = 0; for (int i = 0; i <11; i++) { for (int j = 0; j <11 ; j++) { if (array1[i][j]!=0) sum++; } } System.out.println("有效值的个数："+sum); //创建一个稀疏矩阵的数组 int[][] array2 = new int[sum+1][3]; array2[0][0] = 11; array2[0][1] = 11; array2[0][2] = sum; //遍历二维数组，将非零的值，存在稀疏数组中 int count=0; for (int i = 1; i < array1.length; i++) { for (int j = 0; j < array1[i].length; j++) { if (array1[i][j]!=0){ count++; array2[count][0] = i; array2[count][1] = j; array2[count][2] = array1[i][j]; } } } //输出稀疏数组 System.out.println("输出稀疏数组"); for (int i = 0; i < array2.length; i++) { System.out.println(array2[i][0]+"\t" +array2[i][1]+"\t" +array2[i][2]+"\t"); } System.out.println("======================="); //将稀疏数组还原 int[][] array3 = new int[array2[0][0]][array2[0][1]]; //给其中的元素还原值 for (int i = 1; i < array2.length; i++) { array3[array2[i][0]][array2[i][1]] = array2[i][2]; } //打印 for (int[] ints:array3) { for (int anint:ints) { System.out.print(anint+" "); } System.out.println(); } } }
