Scala稀疏数组练习

Leefs 2021-04-19 PM 1149℃ 0条

# 18.Scala稀疏数组练习

### 一、概念

当一个数组中大部分元素为 0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。

稀疏数组的处理方法：

> + 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。
> + 把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。

**稀疏数组举例说明**

![18.Scala稀疏数组练习01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/04/2588348597.png)

### 二、应用实例

**描述**

> 1. 使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组(棋盘、地图等等)。
> 2. 把稀疏数组存盘，并且可以重新恢复原来的二维数组数。

**整体思路分析如下**

![18.Scala稀疏数组练习02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/04/1434530431.png)

**代码**

```scala
import java.io.{File, PrintWriter}

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import scala.io.Source

/**
  *
  * @author Leefs
  * @date 2021/4/19
  * @description 1.0 
  *
  **/
object SparseArrayDemo01 {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //演示一个稀疏数组的使用
    val rowSize = 11
    val colSize = 11
    //用于创建数组的一种方式
    val chessMap = Array.ofDim[Int](rowSize,colSize)
    //初始化棋盘地图
    chessMap(1)(2) = 1  //1 表示黑子
    chessMap(2)(3) = 2  //2 表示白子

println("----------原始的棋盘地图-------------------")
    //输出原始的棋盘地图
    for(item1 <- chessMap){
      for(item2 <- item1){
        printf("%d\t",item2)
      }
      println()
    }

val sparseArrayData = arrayToSparsArray(rowSize,colSize,chessMap)
    println("----------输出稀疏数组----------")
    //输出稀疏数组
    for(node <- sparseArrayData){
      printf("%d\t%d\t%d\n",node.row,node.col,node.value)
    }

//存盘
    val path = "D:\\upload\\saveTextTitle.txt"
    val writer = new PrintWriter(new File(path))
    for(node <- sparseArrayData){
      val str = node.row +"\t" + node.col + "\t" + node.value
      //writer.write()
      writer.println(str)
    }
    writer.close()
    writer.flush()
    //读盘
    println("----------------读取磁盘中信息----------------")
    val file = Source.fromFile(path)
    //文件信息转二维数组
    val diskSparseArray = new ArrayBuffer[Node]()
    for(line <- file.getLines)
    {
      println(line)
      val array = line.split("\t")
      val node = new Node(array(0).toInt,array(1).toInt,array(2).toInt)
      diskSparseArray.append(node) // 加入到稀疏数组
    }
    file.close()

//val chessMap2 = sparseArrayToSourceData(sparseArrayData)
    val chessMap2 = sparseArrayToSourceData(diskSparseArray)

println("----------从稀疏数组恢复的棋盘地图----------")
    for(item1 <- chessMap2){//行,是一维数组
      for(item2 <- item1){//列
       printf("%d\t",item2)
      }
      println()
    }
  }

//数组转成稀疏数组
  //思路：效果是达到数据的压缩
  def arrayToSparsArray(rowSize: Int, colSize: Int, chessMap: Array[Array[Int]]): ArrayBuffer[Node] = {
    val sparseArray = new ArrayBuffer[Node]()
    val node = new Node(rowSize, colSize, 0)
    sparseArray.append(node)
    for(i <- 0 until chessMap.length){
      for( j <- 0 until chessMap(i).length){
        //判断该值是否为0，如果不为0就保存
        if(chessMap(i)(j) != 0){
          //就构建一个Node
          val node = new Node(i,j,chessMap(i)(j))
          sparseArray.append(node) // 加入到稀疏数组
        }
      }
    }
    sparseArray
  }

//从稀疏数组中恢复原始数据
  def sparseArrayToSourceData(sparseArrayData: ArrayBuffer[Node]): Array[Array[Int]] = {

//1、读取稀疏数组的第一个节点
    val newNode = sparseArrayData(0)
    val newRowSize = newNode.row
    val newColSize = newNode.col
    val chessMap2 = Array.ofDim[Int](newRowSize,newColSize)
    //遍历稀疏数组
    for(i <- 1 until sparseArrayData.length){
      val node = sparseArrayData(i)
      chessMap2(node.row)(node.col) = node.value
    }
    chessMap2
  }

}
class Node(val row: Int, val col: Int, val value: Int)
```

**运行结果**

```basic
----------原始的棋盘地图-------------------
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	
----------输出稀疏数组----------
11	11	0
1	2	1
2	3	2
----------------读取磁盘中信息----------------
11	11	0
1	2	1
2	3	2
----------从稀疏数组恢复的棋盘地图----------
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
```

标签: Scala

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