Go 稀疏数组学习与实现
仍然还是一个数组
基本介绍
一般就是指二维以上的数组
当一个数组中大部分元素是0 ,或者为同一个值的数组时,可以使用系数数组来保存该数组.
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.
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这就是一个六行七列的二维数组.
所以用一个n行三类的二维数组来记录这个数组
第一列是行数, 第二列是列数, 第三列是值
6 7 0
0 3 22
0 6 15
…
5 2 28
这里的6 7 0 记录的是这个二维数组有6 行7 列 的0 值
其余行记录不一样的值的位置
这是一种压缩
但是我们可以发现,一个数值会多出两个值(行列)来表示,所以如果有值的数,大于了原来数组的1/3 就得不偿失了
代码实现
一个二维数组转换成稀疏数组
package main //稀疏数组 type ValueNode struct { row int col int Val int
} func main() { // 创建一个原始的数组 var chessMap [11][11]int chessMap[1][2] = 1 chessMap[2][3] = 2 // 1 代表黑子 //2 代表白子 //输出原始数组 for _, item1 := range chessMap { for _, item2 := range item1 { print(item2) } println() } // 转换成稀疏数组 /* 思路 1.遍历数组,如果发现有一个元素的值不是0 ,就创建一个node结构体 2.将其放入到对应的切片中就可以了 */ var SparseArr []ValueNode //标准的稀疏数组要记录二维数组的行和列 valueNode := ValueNode{ row: 11, col: 11, Val: 0, } SparseArr = append(SparseArr, valueNode) // 结构体切片 //还是要全部扫描一遍的 for i, item1 := range chessMap { for j, item2 := range item1 { if item2 != 0 { // 创节点了 valueNode = ValueNode{ row: i, col: j, Val: item2, } SparseArr = append(SparseArr, valueNode) } } } // 输出稀疏数组 for i, valueNode := range SparseArr { println(i, valueNode.row, valueNode.col, valueNode.Val) } }
将稀疏数组输入到一个文件中
package main import ( "bufio" "fmt" "os") //稀疏数组 type ValueNode struct { row int col int Val int
} func main() { path := "./resources/class.data" // 创建一个原始的数组 var chessMap [11][11]int chessMap[1][2] = 1 chessMap[2][3] = 2 // 1 代表黑子 //2 代表白子 //输出原始数组 for _, item1 := range chessMap { for _, item2 := range item1 { print(item2) } println() } //Arr2Sparse(chessMap) // 转换成稀疏数组 /* 思路 1.遍历数组,如果发现有一个元素的值不是0 ,就创建一个node结构体 2.将其放入到对应的切片中就可以了 */ var SparseArr []ValueNode //标准的稀疏数组要记录二维数组的行和列 valueNode := ValueNode{ row: 11, col: 11, Val: 0, } SparseArr = append(SparseArr, valueNode) // 结构体切片 //还是要全部扫描一遍的 for i, item1 := range chessMap { for j, item2 := range item1 { if item2 != 0 { // 创节点了 valueNode = ValueNode{ row: i, col: j, Val: item2, } SparseArr = append(SparseArr, valueNode) } } } //输出稀疏数组 file, err := os.OpenFile(path, os.O_WRONLY, 0666) if err != nil { fmt.Println("文件打开失败", err) } defer file.Close() for _, valueNode := range SparseArr { s := fmt.Sprintf("%d %d %d\n", valueNode.row, valueNode.col, valueNode.Val) write := bufio.NewWriter(file) write.WriteString(s) write.Flush() if err != nil { println("写入失败") } } }
稀疏数组变成二维数组
package main import ( "bufio" "fmt" "os") //稀疏数组 type ValueNode struct { row int col int Val int
} func main() { path := "./resources/class.data" // 恢复原始的数组 // 打开稀疏数组的文件 // 文件转换成稀疏数组(切片) var sparse []ValueNode file, _ := os.Open(path) defer file.Close() r := bufio.NewReader(file) for true { line, _, err := r.ReadLine() if err != nil { break } str := string(line) var ( num1 int num2 int num3 int ) fmt.Sscanf(str, "%d %d %d", &num1, &num2, &num3) //println(num1, num2, num3) valnode := ValueNode{ row: num1, col: num2, Val: num3, } sparse = append(sparse, valnode) } //fmt.Println(sparse) // 得到数据 //创建一个二维数组 chessMap := make([][]int, sparse[0].row) for i := 0; i < sparse[0].row; i++ { chessMap[i] = make([]int, sparse[0].col) } //fmt.Println(chessMap) // 遍历稀疏数组 for _, valNode := range sparse { //跳过第一个,不然会数组越界 if valNode.Val == 0 { continue } /* 或者 if index !=0 { chessMap[valNode.row][valNode.col] = valNode.Val } */ chessMap[valNode.row][valNode.col] = valNode.Val } // 输出恢复后的数据 for _, v := range chessMap { for _, v2 := range v { print(v2) } println() }
}
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