Java实现棋盘数据压缩与解压：稀疏矩阵详解

"棋盘数据的压缩与解压（稀疏数组 java）" 在计算机科学中，处理大型数据集时，通常会遇到大量的零值，这在棋盘游戏的数据表示中尤为常见。例如，一个11x11的棋盘上只有少数位置有棋子，其余都是空位。为了节省存储空间，可以使用稀疏数组来存储这些数据。本示例通过Java实现了棋盘数据的压缩和解压缩，主要涉及稀疏数组的概念、创建以及如何在压缩和解压缩之间转换。 稀疏数组是一种优化策略，它只存储非零元素，而不像常规二维数组那样存储所有元素，包括零。这样可以显著减少内存占用，尤其是在零值比例高的情况下。 在这个Java程序中，首先创建了一个11x11的二维数组`chaseArr`来模拟棋盘，其中只有少数元素（如`chaseArr[1][2] = 1`，`chaseArr[2][3] = 2`，`chaseArr[5][6] = 2`）有非零值。接着，程序统计了有效数据的数量（非零元素个数），这里是3个。 接下来，程序开始进行数据压缩。创建了一个新的稀疏数组`parseArr`，它包含三列：第一列存储行索引，第二列存储列索引，第三列存储对应的值。`parseArr`的第一行存储了原数组的行数、列数和非零元素个数。然后遍历原始棋盘数组，将非零元素及其坐标添加到`parseArr`中。压缩后的`parseArr`只有4行（包括第一行信息行），比原始数组大大减小了。 解压缩过程则将稀疏数组`parseArr`恢复为原始棋盘数组`chaseArr2`。遍历`parseArr`的第二行及以后，根据行和列索引将值赋给`chaseArr2`的对应位置。这样，`chaseArr2`就再现了`chaseArr`中的非零元素布局。 这个程序展示了如何在Java中有效地利用稀疏数组处理大量零值的数据，对于棋盘游戏或其他类似场景的数据存储非常实用。此外，这个过程也可以扩展到其他编程语言，以实现对大规模稀疏数据集的有效管理。