写一个二维数组压缩的数据结构
时间: 2023-10-19 12:11:49 浏览: 47
一个可能的二维数组压缩的数据结构如下:
```python
class Compressed2DArray:
def __init__(self, arr):
self.arr = arr
self.compressed_arr = []
self.num_rows = len(arr)
self.num_cols = len(arr[0])
self.compress()
def compress(self):
for i in range(self.num_rows):
row = []
j = 0
while j < self.num_cols:
curr_val = self.arr[i][j]
count = 1
j += 1
while j < self.num_cols and self.arr[i][j] == curr_val:
count += 1
j += 1
row.append((curr_val, count))
self.compressed_arr.append(row)
def get(self, row, col):
if row >= self.num_rows or col >= self.num_cols:
return None
curr_row = self.compressed_arr[row]
col_count = 0
for val, count in curr_row:
col_count += count
if col < col_count:
return val
return None
```
这个数据结构的实现思路是,遍历二维数组的每一行,将连续相同的元素用一个元组表示,元组的第一个值是元素的值,第二个值是该元素连续出现的次数。这样就将二维数组压缩成了一个列表的列表,节省了空间。
在 `get` 方法中,我们首先检查给定的行和列是否超出了原始二维数组的范围,如果是,则返回 `None`。然后我们遍历给定行的压缩后的列表,统计列的位置,直到列的位置小于当前元组表示的连续出现次数,就可以返回该元组表示的元素值了。如果遍历完了整个压缩后的列表都没有找到对应的元素,则返回 `None`。