日期: 2020 年 8 月 17 日

package com.datacrafts.digitalevers.sparseMatrix

import java.io.FileWriter

import com.datacrafts.digitalevers.curry.FileReader.{closeStream, getLines, isReadable}
import com.google.gson.Gson
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer


/**
 * 此例程提供Scala对稀疏矩阵进行压缩解压模拟的操作方法
 * 通用方式
 */
object normal{

  implicit val filePath = ""

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*var test = Array.ofDim[Int](11,3)
        test(5)(2) = 11
        test(3)(1) = 5
        var resJson = zipMatrix(test)(checkMatrix)("json.txt")*/
    val arr = unzipMatrix("json.txt")

  }

  /**
   * 压缩稀疏矩阵并将其保存到文件中
   */
  def zipMatrix(inArray:Array[Array[Int]])(check:(Array[Array[Int]])=>Array[Int])(implicit filePath:String) = {
    val newMatrix = ArrayBuffer[Array[Int]]()
    val res:Array[Int] = check(inArray)
    newMatrix.append(Array(res(0),res(1),0))
    for(i <- 0 until inArray.length){
      for(j <- 0 until inArray(i).length){
        if(inArray(i)(j) != 0){
          newMatrix.append(Array(i,j,inArray(i)(j)))
        }
      }
    }

    //print(filePath)
    val arr = newMatrix.toArray   //ArrayBuffer -> Array -> json
    val gson = new Gson()
    val json = gson.toJson(arr)
    if(filePath.isEmpty == true){
      json
    } else {
      save2File(filePath,json)
    }
  }

  /**
   * 从文件中读取数据并解压成稀疏矩阵
   */
  def unzipMatrix(filePath:String) = {
    val content = getLines(filePath) (isReadable) (closeStream)
    if(content == ""){
      throw new Exception("文件内容为空")
    }
    val res = ArrayBuffer[Array[Int]]()
    val gson = new Gson()
    val arr = gson.fromJson(content,classOf[Array[Array[Int]]])
    for(i <- 0 until arr.length){
      if(i == 0){
        for(j <- 0 until arr(i)(0)){
          res.append(Array.ofDim[Int](arr(i)(1)))
        }
      } else {
        res(arr(i)(0))(arr(i)(1)) = arr(i)(2)
      }
    }
    res.toArray
  }

  /**
   * 检测数组的容积（长和宽）
   * @param inArray
   * @return
   */
  def checkMatrix(inArray:Array[Array[Int]]):Array[Int] = {
    if(inArray.length > 0){
      val i = inArray.length
      val j = inArray(0).length
      Array(i,j)
    } else {
      Array(0,0)
    }
  }

  /**
   * 保存字符串到文件中
   * @param filePath 文件路径
   * @param content   需要保存的字符内容
   * @return 保证成功 true 保存失败 false
   */
  def save2File(filePath:String,content:String): Boolean = {
      try {
        val out = new FileWriter(filePath, true)
        out.write(content)
        out.close()
        true
      } catch {
        case ex: Throwable => {
          false
        }
      }
  }
  ////////////////
}

下面是泛型方式，在开发泛型方式的时候有一个小插曲

最开始使用Play Framework框架中的json解析库（play.api.libs.json）无法解析泛型的数组结构，更换到gson解析库，便可正常解析

package com.datacrafts.digitalevers.sparseMatrix

import com.datacrafts.digitalevers.curry.FileReader.{closeStream, getLines, isReadable}
import com.datacrafts.digitalevers.sparseMatrix.normal.{save2File, unzipMatrix}
import com.google.gson.Gson
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

/**
 * 此例程提供Scala对稀疏矩阵进行压缩解压模拟的操作方法
 * 泛型方式
 */
object generic{

  implicit val filePath = ""

  def main(args: Array[String]): Unit = {
        var test = Array.ofDim[Double](11,3)
        test(5)(2) = 11.1
        test(3)(1) = 5.2
        var res = zipMatrix(test)(checkMatrix)("json_generic.txt")
    val arr = unzipMatrix("json_generic.txt")
    for(line <- arr){
      for(elem <- line){
        print(elem.toString + " ")
      }
      println()
    }
  }

  /**
   * 压缩稀疏矩阵并将其保存到文件中
   */
  def zipMatrix[T](inArray:Array[Array[T]])(check:(Array[Array[T]])=>Array[Int])(implicit filePath:String) = {
    val newMatrix = ArrayBuffer[Array[Any]]()
    val res:Array[Int] = check(inArray)
    newMatrix.append(Array(res(0),res(1),0))
    for(i <- 0 until inArray.length){
      for(j <- 0 until inArray(i).length){
        if(inArray(i)(j) != 0){
          newMatrix.append(Array(i,j,inArray(i)(j)))
        }
      }
    }
    val arr = newMatrix.toArray
    val gson = new Gson()
    val json = gson.toJson(arr)
    if(filePath.isEmpty == true){
      json
    } else {
      save2File(filePath,json)
    }
  }

  /**
   * 因为泛型的压缩数组数据类型不确定
   * 所以这个隐式函数提供给 unzipMatrix 作隐式类型转换
   * @param in
   * @return
   */
  implicit def any2Int(in:Any):Int = {
    in.toString.toDouble.toInt
  }

  /**
   * 从文件中读取数据并解压成稀疏矩阵
   */
  def unzipMatrix(filePath:String) = {
    val content = getLines(filePath) (isReadable) (closeStream)
    if(content == ""){
      throw new Exception("文件内容为空")
    }
    val res = ArrayBuffer[Array[Any]]()
    val gson = new Gson()
    val arr = gson.fromJson(content,classOf[Array[Array[Any]]])
    for(i <- 0 until arr.length){
      if(i == 0){
        for(j <- 0 until arr(0)(0)){
          val line = ArrayBuffer[Any]()
          for(k <- 0 until arr(0)(1)){
            line.append(0)
          }
          res.append(line.toArray)
        }
        ///初始化
      } else {
        res(arr(i)(0))(arr(i)(1)) = arr(i)(2)
      }
    }
    res.toArray
  }

  /**
   * 检测数组的容积（长和宽）
   * @param inArray
   * @tparam T
   * @return
   */
  def checkMatrix[T](inArray:Array[Array[T]]):Array[Int] = {
    if(inArray.length > 0){
      val i = inArray.length
      val j = inArray(0).length
      Array(i,j)
    } else {
      Array(0,0)
    }
  }

}