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- 数据结构和算法内容介绍
1）算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，仍然保持高速计算
- 数据结构和算法概述
1）程序 = 数据结构+算法
2）学好数据结构可以编写出更加漂亮，更加有效率的代码
3）数据结构是算法的基础
- 数据结构包括:
1)线性结构：特点是–数据元素之间存在一对一的线性关系；有两种不同的存储结构–顺序存储结构（数组）和链式存储结构（链表）； 常见的有 如：数组、队列、栈和链表
顺序表中的存储元素（地址）是连续的
链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
2）非线性结构：二维数组、多维数组、广义表、树结构、图结构
- 稀疏sparsearray数组
基本介绍
当一个数组中大部分元素是0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组
稀疏数组的处理方法是：
1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值
2）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
- 稀疏数组和原始数组互相转换代码：
package com.xqh.parsearray;public class SparseArray {public static void main(String[] args) {// 创建一个原始的二维数组 11*11// 0:表示没有旗子，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System.out.println("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<11;i++) {for(int j = 0;j<11;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];SparseArr[0][0] = 11 ; SparseArr[0][1] = 11 ; SparseArr[0][2] = sum ; //3.给稀疏数组赋值//从二维数组中遍历出非0数据，并存放到稀疏数组中int count = 0 ; // 用于记录第几个非0数据for(int i = 0 ; i<11;i++) {for(int j =0 ; j<11;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("得到的稀疏数组：");for(int[]row:SparseArr) {for(int data : row) {System.out.printf("%d\t",data);}System.out.println();}//稀疏数组转换为原数组//1.先读取稀疏数组第一行，根据第一行数据(第一行的数据就是原始二维数组的行和列)，创建原始的二维数组int chessArr2[][] = new int [SparseArr[0][0]][SparseArr[0][1]];//2.在读取稀疏数组后几行的数据（从第二行开始），并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];}//3.输出原二维数组System.out.println();System.out.println("得到的原二维数组：");for(int[]row:chessArr2) {for(int data:row) {System.out.printf("%d\t",data);}System.out.println();}}}