什么是稀疏数组？稀疏数组详解

【1】背景

如下图所示，这里有一个 15 × 15 的棋盘，如果现在要让你通过编码的方式，让你将这盘棋局保存起来，你会怎么做呢？

面对行列数据的保存，我相信大多人第一时间都会想到用二维数组进行保存。

【2】普通数组保存棋盘数据

比如，我们可以将棋盘进行抽象化，用一个 15 × 15 的二维数组来表示，然后用 0 表示空点，用 1 表示白子，用 2 表示黑子，于是就可以抽象为如下模样。

于是，我们可以通过如下代码，将数据保存到二维数组中。

/ * 将棋盘数据保存为二维数组 */ public static int[][] saveChess() { // 初始化棋盘（大小为 15 * 15），int默认为0（即空点） int[][] arr = new int[15][15]; // 保存白子（用1表示） arr[5][5] = 1; arr[7][5] = 1; arr[6][7] = 1; // 保存黑子（用2表示） arr[6][6] = 2; arr[7][6] = 2; arr[8][6] = 2; arr[7][7] = 2; return arr; } 

【3】普通数组的不足之处

上面，我们通过了一个最普通的方法，将棋盘数据保存在了一个二维数组中，整个数组我们用了 15 × 15（共 225）个点来保存数据，其中有 218 个点都是空的。实际来说，我们只需要将有价值的黑白子保存起来即可，因为只要我们知道黑白子数据，以及棋盘的大小，那么这 218 个空点是可以不用进行保存的。

把这样没有价值的数据起来，不但会浪费存储空间的大小，如果写入到磁盘中，还会增大 IO 的读写量，影响性能，这就是用普通二维数组来表示棋盘数据的不足之处。

那么，针对以上情况，我们该如何将我们的数据格式进行优化呢？于是就引出了我们接下来的稀疏数组的概念。

【4】稀疏数组

所谓稀疏数组，从字面上我们也可以得知，它仍然是一个数组，他的作用就是将一个对应的数组数据进行优化，比如，我们将上面的二维数组进行优化。

我们可以定义一个数组，只记录黑白子的数据，具体如下：

从这个表中，我们可以只看到有价值的数据了，如果我们再将这个表抽象为一个二维数组，那么他的大小就是 7 * 3 = 21 个点了。

这相对之前的200多个点来说，确实少了许多节点，节省了很多存储空间。

但只这样保存也是不够的，因为我们并没有保存原棋盘的大小，那么我们不妨约定增加一行，保存原来棋盘的大小（二维数组的大小），那么我们可以用如下进行表示：

这里我们约定用第1行数据来记录原二维数组的规模，第 1 个值为原数组总行数，第 2 个值为原数组列数，第 3 个值为有价值数据的总数。

这样，我们就将原数组数据，优化为了一个稀疏数组。

【4】二维数组转稀疏数组

根据上面的原理，我们就可以通过代码方式，将原来的普通二维数组，优化为一个稀疏数组了，具体编码如下：

/ * 普通数组转稀疏数组 * * @param arr_普通数组 * @return 稀疏数组 */ public static int[][] castSparseArray(int[][] arr) { // 原数组的总行数 int row = arr.length; // 原数组的总列数 int cloumn = arr[0].length; // 获取黑白子总数 int sum = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length; j++) { if (arr[i][j] != 0) { sum++; } } } // 创建稀疏数组（sum+1 行表示 sum 个黑白子 + 1行规模） int[][] sparseArray = new int[sum + 1][3]; // 第 1 行原二维数组的行、列、棋子总数 sparseArray[0][0] = row; sparseArray[0][1] = cloumn; sparseArray[0][2] = sum; // 第 2 行开始存具体数据（每行都是一个棋子数据） int sparseRow = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length; j++) { if (arr[i][j] != 0) { sparseRow++; sparseArray[sparseRow][0] = i; sparseArray[sparseRow][1] = j; sparseArray[sparseRow][2] = arr[i][j]; } } } return sparseArray; }

【5】稀疏数组转二维数组

我们用稀疏数组保存数据，主要是为了节省磁盘空间，优化 IO 读写性能，但在最终复原棋盘的时候，我们还是需要将稀疏数组的数据转化为原普通二维数组数据，那么我们又将如何通过编码的方式去实现稀疏数组转二维数组呢？对应编码如下：

/ * 稀疏数组转普通数组 * * @param sparseArr_稀疏数组 * @return 普通二维数组 */ public static int[][] castToArray(int[][] sparseArr) { // 获取稀疏数组第 1 行（记录了原数组的总行数和总列数） int[] rowFirst = sparseArr[0]; // 初始化数组（棋盘） int row = rowFirst[0]; int column = rowFirst[1]; int[][] arr = new int[row][column]; // 初始化数据（黑白子） for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) { int[] sparseRow = sparseArr[i]; arr[sparseRow[0]][sparseRow[1]] = sparseRow[2]; } return arr; }

这样，我们就可以将稀疏数组还原为普通数组了。

【总结】

在存储数组数据的时候，我们如果存在许多默认值的数据，不妨用稀疏数组来进行存储，这样数据相对来说就会瘦小很多，不但可以节省磁盘空间，还可以优化磁盘读写时性能。

最后附上相关的整段代码：

/ * 二维数组与稀疏数组 * * @author ZhangYuanqiang * @since 2021年5月13日 */ public class SparseArrayTest { public static void main(String[] args) { // 用二维数组保存棋盘 int[][] arr = saveChess(); // 打印二维数组 print(arr); // 将二维数组转化为稀疏数组 int[][] sparseArr = castSparseArray(arr); // 打印稀疏数组 print(sparseArr); // 稀疏数组转二位数组 int[][] arr2 = castToArray(sparseArr); print(arr2); } / * 打印普通数组 */ public static void print(int[][] arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr[i].length; j++) { System.out.print(arr[i][j] + "\t"); } System.out.println(); } System.out.println("--------------------------------------"); } / * 将棋盘数据保存为二维数组 */ public static int[][] saveChess() { // 初始化棋盘（大小为 15 * 15） int[][] arr = new int[15][15]; // 保存白子（用1表示） arr[5][5] = 1; arr[7][5] = 1; arr[6][7] = 1; // 保存黑子（用2表示） arr[6][6] = 2; arr[7][6] = 2; arr[8][6] = 2; arr[7][7] = 2; return arr; } / * 普通数组转稀疏数组 * * @param arr_普通数组 * @return 稀疏数组 */ public static int[][] castSparseArray(int[][] arr) { // 原数组的总行数 int row = arr.length; // 原数组的总列数 int cloumn = arr[0].length; // 获取黑白子总数 int sum = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length; j++) { if (arr[i][j] != 0) { sum++; } } } // 创建稀疏数组（sum+1 行表示 sum 个黑白子 + 1行规模） int[][] sparseArray = new int[sum + 1][3]; // 第 1 行原二维数组的行、列、棋子总数 sparseArray[0][0] = row; sparseArray[0][1] = cloumn; sparseArray[0][2] = sum; // 第 2 行开始存具体数据（每行都是一个棋子数据） int sparseRow = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length; j++) { if (arr[i][j] != 0) { sparseRow++; sparseArray[sparseRow][0] = i; sparseArray[sparseRow][1] = j; sparseArray[sparseRow][2] = arr[i][j]; } } } return sparseArray; } / * 稀疏数组转普通数组 * * @param sparseArr_稀疏数组 * @return 普通二维数组 */ public static int[][] castToArray(int[][] sparseArr) { // 获取稀疏数组第 1 行（记录了原数组的总行数和总列数） int[] rowFirst = sparseArr[0]; // 初始化数组（棋盘） int row = rowFirst[0]; int column = rowFirst[1]; int[][] arr = new int[row][column]; // 初始化数据（黑白子） for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) { int[] sparseRow = sparseArr[i]; arr[sparseRow[0]][sparseRow[1]] = sparseRow[2]; } return arr; } }