1、数据(date)结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科,有了编程语言也就有了数据结构,学好了数据结构可以编写出更漂亮,效率更高的代码。
2、程序 = 数据结构 + 算法。
3、数据结构是算法的基础。
4、实际编程中遇到的问题:
Java代码:
public static void main(String[] args){
String str = "Java.Java.hello world!";
String newStr = str.replaceAll("Java","Love"); //字符串替换的底层算法
System.out.println("newStr=" + newStr);
}
问:试写出单链表的字符串及字符串节点的定义,并依次实现它的构造函数,以及计算串长度,串赋值,判断两串相等,求字串,两串连接,求子串在串中位置等7个成员函数。需要使用到单链表的算法
五子棋:二维数组进行制作,稀疏数组进行优化
约瑟夫问题:单向环形链表
修路问题:最小生成树(普利姆算法)
最短路径问题:佛洛依德算法
汉诺塔:分治算法
八皇后问题:回溯法
线性结构:
1、是最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系
2、线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的。
3、链式存储的线性表被称为链表,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。
4、线性结构常见的有:数组,队列,链表和栈。
非线性结构:
1、非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构。
稀疏数组:
1、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。
2、稀疏数组的处理方法:
(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。
3、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存入到 稀疏数组。
4、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 chessArr[2]=int[11][11]
(2) 再读取稀疏数组的后几行的数据,并赋给原始的二维数组即可。
代码如下:
package com.huaze.sparsearray;
public class SparseArray {
public static void main(String[] args) {
//创建一个原始的二维数组 11*11
//0:表示没有棋子,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();
}
//将二维数组转换成稀疏数组
//1、先遍历二维数组 得到非0数据个数
int sum = 0;
for (int i = 0; i < chessArr1.length; 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];
//给稀疏数组赋值
sparseArr[0][0] = 11;
sparseArr[0][1] = 11;
sparseArr[0][2] = sum;
//遍历二维数组,将非0的值存放在稀疏数组sparseArr中
int count = 0;//增加计数器计数,用于记录是第几个非0的数据
for (int i = 0; i < chessArr1.length; 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];
}
}
}
//输出稀疏数组的形式
System.out.println();
System.out.println("得到的稀疏数组为:");
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]);
}
System.out.println();
//将稀疏数组 --> 恢复成 原始的二维数组
/**
* (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 chessArr[2]=int[11][11]
* (2) 再读取稀疏数组的后几行的数据,并赋给原始的二维数组即可。
*/
//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.
int chessArr2[][] = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
//再读取稀疏数组的后几行的数据(从第二行开始),并赋给原始的二维数组即可。
for (int i = 0; i < sparseArr.length; i++) {
chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];
}
//恢复后的二维数组
System.out.println();
System.out.println("恢复后的二维数组:");
for (int[] row: chessArr2) {
for (int data:row) {
System.out.printf("%d\t",data);
}
System.out.println();
}
}
}