第 3 章 稀疏数组和队列(1)
3.1 稀疏 sparsearray 数组
3.1.1先看一个实际的需求
编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能。
分析问题:
因为该二维数组的很多值是默认值 0.因此记录了很多没有意义的数据.->稀疏数组
3.1.2基本介绍
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是.
- 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
3.1.3应用实例
- 使用稀疏数组,来保留类似前面的二维数组(棋盘、地图等等)
- 把稀疏数组存盘,并且可以从新恢复原来的二维数组数
- 整体思路分析
- 代码
/*** 稀疏数组*/
public class SparseArray {/*** 二维数组 转 稀疏数组的思路* 1. 遍历 原始的二维数组,得到有效数据的个数 sum* 2. 根据sum 就可以创建 稀疏数组 sparseArr int[sum + 1] [3]* 3. 将二维数组的有效数据数据存入到 稀疏数组* <p>* 稀疏数组转原始的二维数组的思路* <p>* 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,比如上面的 chessArr2 = int [11][11]* 2. 在读取稀疏数组后几行的数据,并赋给 原始的二维数组 即可.*//*** 有效数据的个数*/static int sum = 0;public static void main(String[] args) {//创建一个原始的二维数组 11*11int chessArrSource[][] = new int[11][11];//稀疏数组int sparseArr[][] = null;//转换后的 二维数组int chessArrConvert[][] = null;//1.默认棋盘defaultChessBoard(chessArrSource);//2.二维数组 转 稀疏数组sparseArr = toSparseArray(chessArrSource, sparseArr);//3.稀疏数组 转 二维数组toDoubleDimensionalArray(sparseArr, chessArrConvert);}/*** 1.默认棋盘** @param chessArrSource*/public static void defaultChessBoard(int chessArrSource[][]) {//0:没有棋子,1:黑棋子,2:蓝棋子chessArrSource[1][2] = 1;chessArrSource[2][3] = 2;//输出原始的二维数组System.out.println("原始的二维数组:");/*** 第一维的数组长度是:intArray.length;* 第二维的数组长度是:intArray[index].length;* 注: index即索引(下标)的意思。*/for (int[] row : chessArrSource) {for (int data : row) {System.out.printf("%d\t", data);}System.out.println();}}/*** 2.二维数组 转 稀疏数组*/public static int[][] toSparseArray(int chessArrSource[][], int sparseArr[][]) {//2.二维数组 转 稀疏数组的思路//2.1. 遍历 原始的二维数组,得到有效数据的个数 sumfor (int[] row : chessArrSource) {for (int data : row) {if (data != 0) {sum++;}}}//2.2. 根据sum 就可以创建 稀疏数组 sparseArr int[sum + 1] [3]sparseArr = new int[sum + 1][3];sparseArr[0][0] = chessArrSource.length;//行数sparseArr[0][1] = chessArrSource.length;//列数sparseArr[0][2] = sum;//有效数据个数//2.3. 将二维数组的有效数据数据存入到 稀疏数组int count = 0;//count用于记录是第几个非0数据for (int i = 1; i < chessArrSource.length; i++) {for (int j = 1; j < chessArrSource.length; j++) {if (chessArrSource[i][j] != 0) {count++;sparseArr[count][0] = i;sparseArr[count][1] = j;sparseArr[count][2] = chessArrSource[i][j];}}}//输出稀疏数组的形式System.out.println();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]);}return sparseArr;}/*** 3.稀疏数组 转 二维数组*/public static void toDoubleDimensionalArray(int sparseArr[][], int chessArrConvert[][]) {//稀疏数组转原始的二维数组的思路//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,比如上面的 chessArr2 = int [11][11]chessArrConvert = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];//2. 在读取稀疏数组后几行的数据,并赋给 原始的二维数组 即可.for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) {chessArrConvert[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];}//输出转换后的二维数组System.out.println();System.out.println("转换后的二维数组:");for (int[] row : chessArrConvert) {for (int data : row) {System.out.printf("%d\t", data);}System.out.println();}}
}
原始的二维数组:
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 稀疏数组:
11 11 2
1 2 1
2 3 2 转换后的二维数组:
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
- 练习要求:
在前面的基础上,将稀疏数组保存到磁盘上,比如 map.data
恢复原来的数组时,读取map.data 进行恢复
相关文章:

第 3 章 稀疏数组和队列(1)
3.1 稀疏 sparsearray 数组 3.1.1先看一个实际的需求 编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能。 分析问题: 因为该二维数组的很多值是默认值 0.因此记录了很多没有意义的数据.->稀疏数组 3.1.2基本介绍 当一个数组中大部分元素为 0,或者为同…...

7-10 奇偶分家
分数 10 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 给定N个正整数,请统计奇数和偶数各有多少个? 输入格式: 输入第一行给出一个正整N(≤1000);第2行给出N个非负整数,以空格分隔。 输…...

使用词向量以数学方式查找具有相似含义的单词
摄影:Nika Charakova 一、说明 简而言之,词向量只不过是表示自然语言词含义的一系列实数。这项技术是有用的NLP功能的重要推动力,使机器能够“理解”人类语言。本文讨论如何使用词向量以编程方式计算文本的语义相似性,例如&#x…...

opencv实现以图搜图
这里写目录标题 1. 步骤1.1 导入OpenCV库:1.2 加载图像1.3 提取特征1.4 匹配特征1.5 显示结果 2. 完整代码3. 测试图片及效果 1. 步骤 1.1 导入OpenCV库: 在您的C代码中,首先需要导入OpenCV库。您可以使用以下语句导入核心模块:…...

爬虫工作中代理失效了怎么处理?
Hey!亲爱的爬虫小伙伴们,是不是经常在爬虫的工作中遇到代理IP失效的问题?别着急,今天我来分享一些应对代理失效的妙招!这些方法简单易行,让你爬虫顺利进行. 一、为什么代理会失效? 在爬虫过程…...

使用虚拟环境conda安装不同版本的cuda,cudnn,pytorch
背景:在学习深度学习时,我们不可避免的需要跑多个神经网络,而不同的神经网络环境都不一样,所以必须要使用到虚拟环境(如conda)去做环境隔离,安装属于自己的环境。在这环境中,大多神经网络都必须要用到cuda&…...

【24择校指南】华东师范大学计算机考研考情分析
华东师范大学(B) 考研难度(☆☆☆☆) 内容:23考情概况(拟录取和复试分数人数统计)、院校概况、23考试科目、23复试详情、各科目及专业考情分析。 正文2563字,预计阅读:3分钟。 2023考情概况…...

什么是LAXCUS分布式操作系统?
相较Linux、Windows,Laxcus是同时在多台计算机上运行的操作系统,处理大规模、高并发、高性能业务,其特点是资源共享和任务并行,并实现【数存算管】超融合一体化。环境中的资源:CPU、GPU、内存、硬盘、网络,…...

Redis数据结构——链表list
链表是一种常用的数据结构,提供了顺序访问的方式,而且高效地增删操作。 Redis中广泛使用了链表,例如:列表的底层实现之一就是链表。 在Redis中,链表分为两部分:链表信息 链表节点。 链表节点用来表示链表…...

[自学记录06|*百人计划]Gamma矫正与线性工作流
一、前言 Gamma矫正其实也属于我前面落下的一块内容,打算把它补上,其它的没补是因为我之前写的GAMES101笔记里已经涵盖了,而Gamma矫正在101里面确实没提到,于是打算把它补上,这块内容并不难,但是想通透的理…...

【数据结构】二叉树链式结构的实现及其常见操作
目录 1.手搓二叉树 2.二叉树的遍历 2.1前序、中序以及后序遍历 2.2二叉树的层序遍历 3.二叉树的常见操作 3.1求二叉树节点数量 3.2求二叉树叶子节点数量 3.3求二叉树第k层节点个数 3.3求二叉树的深度 3.4二叉树查找值为x的节点 4.二叉树的销毁 1.手搓二叉树 在学习…...

从零实战SLAM-第九课(后端优化)
在七月算法报的班,老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头,关键内容还是记录一下吧,课程入口,感兴趣的同学可以学习一下。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------…...

Python Opencv实践 - 图像金字塔
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimg cv.imread("../SampleImages/pomeranian.png", cv.IMREAD_COLOR) print(img.shape)#图像上采样 #cv.pyrUp(src, dstNone, dstsizeNone, borderTypeNone) #参考资料:https://blo…...

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPI SDK设置相机的固定帧率(C++)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPI SDK设置相机的固定帧率(C) Baumer工业相机Baumer工业相机的固定帧率功能的技术背景CameraExplorer如何查看相机固定帧率功能在BGAPI SDK里通过函数设置相机固定帧率 Baumer工业相机通过BGAPI SDK设置相机固定帧…...

计算机竞赛 python+大数据校园卡数据分析
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:4分工作量:4分创新点:3分 该项目较为新颖&am…...

DNNGP模型解读-early stopping 和 batch normalization的使用
一、考虑的因素(仅代表个人观点) 1.首先我们看到他的这篇文章所考虑的不同方面从而做出的不同改进,首先考虑到了对于基因组预测的深度学习方法的设计 ,我们设计出来这个方法就是为了基因组预测而使用,这也是主要目的&…...

【目标检测】目标检测 相关学习笔记
目标检测算法 PASCALVOC2012数据集 挑战赛主要分为 图像分类 目标检测 目标分割 动作识别 数据集分为四个大类 交通(飞机 船 公交车 摩托车) 住房(杯子 椅子 餐桌 沙发) 动物(鸟 猫 奶牛 狗 马 羊) 其他&a…...
面试攻略,Java 基础面试 100 问(十六)
反射使用步骤(获取Class对象、调用对象方法) 获取想要操作的类的Class对象,他是反射的核心,通过Class对象我们可以任意调用类的方法。 调用 Class 类中的方法,既就是反射的使用阶段。 使用反射 API 来操作这些信息。 什么是 java 序列化&…...

章节5:脚本注入网页-XSS
章节5:脚本注入网页-XSS XSS :Cross Site Script 恶意攻击者利用web页面的漏洞,插入一些恶意代码,当用户访问页面的时候,代码就会执行,这个时候就达到了攻击的目的。 JavaScript、Java、VBScript、Activ…...

ATF(TF-A)安全通告 TFV-5 (CVE-2017-15031)
安全之安全(security)博客目录导读 ATF(TF-A)安全通告汇总 目录 一、ATF(TF-A)安全通告 TFV-5 (CVE-2017-15031) 二、CVE-2017-15031 一、ATF(TF-A)安全通告 TFV-5 (CVE-2017-15031) Title 未初始化或保存/恢复PMCR_EL0可能会泄露安全世界的时间信息 CVE ID CVE-2017-1503…...
React 第五十五节 Router 中 useAsyncError的使用详解
前言 useAsyncError 是 React Router v6.4 引入的一个钩子,用于处理异步操作(如数据加载)中的错误。下面我将详细解释其用途并提供代码示例。 一、useAsyncError 用途 处理异步错误:捕获在 loader 或 action 中发生的异步错误替…...
解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南
在构建现代Web应用程序时,与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式(如直接编写SQL语句与psycopg2交互)赋予了我们精细的控制权,但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时,这种方式的开发效率和可…...
测试markdown--肇兴
day1: 1、去程:7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼,穿过候车厅下一楼,上大巴车 ¥10/人 **2、到达:**12点多到达寨子,买门票,美团/抖音:¥78人 3、中饭&a…...
Spring Security 认证流程——补充
一、认证流程概述 Spring Security 的认证流程基于 过滤器链(Filter Chain),核心组件包括 UsernamePasswordAuthenticationFilter、AuthenticationManager、UserDetailsService 等。整个流程可分为以下步骤: 用户提交登录请求拦…...

水泥厂自动化升级利器:Devicenet转Modbus rtu协议转换网关
在水泥厂的生产流程中,工业自动化网关起着至关重要的作用,尤其是JH-DVN-RTU疆鸿智能Devicenet转Modbus rtu协议转换网关,为水泥厂实现高效生产与精准控制提供了有力支持。 水泥厂设备众多,其中不少设备采用Devicenet协议。Devicen…...

jdbc查询mysql数据库时,出现id顺序错误的情况
我在repository中的查询语句如下所示,即传入一个List<intager>的数据,返回这些id的问题列表。但是由于数据库查询时ID列表的顺序与预期不一致,会导致返回的id是从小到大排列的,但我不希望这样。 Query("SELECT NEW com…...
Linux安全加固:从攻防视角构建系统免疫
Linux安全加固:从攻防视角构建系统免疫 构建坚不可摧的数字堡垒 引言:攻防对抗的新纪元 在日益复杂的网络威胁环境中,Linux系统安全已从被动防御转向主动免疫。2023年全球网络安全报告显示,高级持续性威胁(APT)攻击同比增长65%,平均入侵停留时间缩短至48小时。本章将从…...

WebRTC调研
WebRTC是什么,为什么,如何使用 WebRTC有什么优势 WebRTC Architecture Amazon KVS WebRTC 其它厂商WebRTC 海康门禁WebRTC 海康门禁其他界面整理 威视通WebRTC 局域网 Google浏览器 Microsoft Edge 公网 RTSP RTMP NVR ONVIF SIP SRT WebRTC协…...

动态规划-1035.不相交的线-力扣(LeetCode)
一、题目解析 光看题目要求和例图,感觉这题好麻烦,直线不能相交啊,每个数字只属于一条连线啊等等,但我们结合题目所给的信息和例图的内容,这不就是最长公共子序列吗?,我们把最长公共子序列连线起…...

CVE-2023-25194源码分析与漏洞复现(Kafka JNDI注入)
漏洞概述 漏洞名称:Apache Kafka Connect JNDI注入导致的远程代码执行漏洞 CVE编号:CVE-2023-25194 CVSS评分:8.8 影响版本:Apache Kafka 2.3.0 - 3.3.2 修复版本:≥ 3.4.0 漏洞类型:反序列化导致的远程代…...