SparseMatrix稀疏矩阵

public class SparseMatrix {

    /**

     * @param args

     * 说明

          如果在矩阵中，多数的元素并没有资料，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix），由于矩阵在程式中常使用二维阵列表示，

          二维阵列的大小与使用的记忆体空间成正比，如果多数的元素没有资料，则会造成记忆体空间的浪费，为 此，必须设计稀疏矩阵的阵列储存方式，

          利用较少的记忆体空间储存完整的矩阵资讯。

         解法

         在这边所介绍的方法较为简单，阵列只储存矩阵的行数、列数与有资料的索引位置及其值，在需要使用矩阵资料时，再透过程式运算加以还原，

         例如若矩阵资料如下 ，其中0表示矩阵中该位置没有资料：

         0 0 0 0 0 0

         0 3 0 0 0 0

         0 0 0 6 0 0

         0 0 9 0 0 0

         0 0 0 0 12 0

        这个矩阵是5X6矩阵，非零元素有4个，您要使用的阵列第一列记录其列数、行数与非零元素个数：

        5 6 4

        阵列的第二列起，记录其位置的列索引、行索引与储存值：

        1 1 3

        2 3 6

        3 2 9

        4 4 12

        所以原本要用30个元素储存的矩阵资讯，现在只使用了15个元素来储存，节省了不少记忆体的使用。

     */

    public static void main(String[] args) {

        

        int array[][]  = {{5,6,4} ,{1,1,3},{2,3,6},{3,2,9},{4,4,12}};

        System.out.println("存储矩阵为:");

        for(int i = 0;i< array.length;i++){

            for(int j = 0; j< array[i].length;j++){

                System.out.printf("%4d",array[i][j]);

            }

            System.out.println();

        }

    

        System.out.println("还原后的矩阵:");

        int k = 1;

        for(int i = 0; i< array[0][0];i++){

            for(int j = 0 ; j< array[0][1];j++){

                if(k<= array.length -1 && array[k][0] == i && array[k][1] == j){

                    System.out.printf("%4d",array[k][2] );

                    k++;

                }

                else{

                    System.out.printf("%4d",0);

                }

            }

            System.out.println();

        }

    }