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二维数组压缩到一维举个复杂的例子讲解下

时间: 2024-09-27 17:12:27 浏览: 113

二维数组压缩成一维，也称为扁平化，通常是在处理数据结构或存储空间效率方面的一种技术。例如，假设我们有一个表示游戏地图的二维数组，这个地图由一个个格子组成，每个格子可以有不同的状态（如空地、障碍物或玩家位置）。原始的二维数组可能会像这样： ```python game_map = [ [0, 1, 0], # 空地，障碍物，空地 [1, 0, 1], # 障碍物，空地，障碍物 [0, 1, 0] # 空地，障碍物，空地 ] ``` 要将其压缩成一维，我们可以遍历整个数组并将每个元素添加到新的数组中，顺序不变。这里是一个复杂点的例子，我们添加额外的信息，比如每个格子的颜色： ```python # 每个格子现在包含状态和颜色信息 game_map_complex = [ [0, "white", 1, "black"], # 空地（白色），障碍物（黑色） [1, "black", 0, "white"], # 障碍物（黑色），空地（白色） [0, "white", 1, "black"] # 空地（白色），障碍物（黑色） ] # 扁平化过程 flattened_map = [] for row in game_map_complex: flattened_map.extend(row) flattened_map = [item for sublist in flattened_map for item in sublist] # 或者直接使用列表推导式 print(flattened_map) # 输出：[0, 'white', 1, 'black', 1, 'black', 0, 'white', 0, 'white', 1, 'black'] ``` 在这个例子中，一维数组`flattened_map`包含了所有原始二维数组中的元素，并保留了它们的组合顺序。

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