如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。给定一个矩阵， 现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的0的个数超过了行宽或者列宽的
一半W/2整除)，则认为该行或者该列是稀疏的。
扫描给定的矩阵，输出稀疏的行数和列数
输入描述
第一行输入为M和N，表示矩阵的大小M * N，0接下来M行输入为矩阵的成员，每行N个成员，矩阵成员都是有符号整数，范围-32768到32767
输出描述
输出两行，第一行表示稀疏行的个数，第二行表示稀疏列的个数
示例1:
输入
3 3
1 0 0
0 1 0
0 0 1
输出
3
3
说明
给定的3 * 3矩阵里，每一行和每一列内都存在2个0， 行宽3，列宽3，[3/2]= 1,因此稀疏行有3个，稀疏列有3个。
示例2:
输入
5 3
-1 0 1
0 0 0
-1 0 0
0 -1 0
0 0 0
输出
5
3
说明
给定的 5 * 3矩阵，每行里面0的个数大于等于1表示稀疏行，每列里面0的个数大于等于2表示稀疏列，所以有5个稀疏行，3个稀疏列
简单题，直接遍历矩阵，统计其每行、每列为0的个数即可。
最后判断是否大于行宽/列宽的一般，得出稀疏行、列的个数
package hwod;
import java.util.Scanner;
public class MatrixScan {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] firstLines = sc.nextLine().split(" ");
int m = Integer.parseInt(firstLines[0]);
int n = Integer.parseInt(firstLines[1]);
int[][] matrix = new int[m][n];
for (int i = 0; i < m; i++) {
String[] rows = sc.nextLine().split(" ");
for (int j = 0; j < n; j++) {
matrix[i][j] = Integer.parseInt(rows[j]);
}
}
int[] res = getRAndC(matrix);
System.out.println(res[0]);
System.out.println(res[1]);
}
private static int[] getRAndC(int[][] matrix) {
int m = matrix.length, n = matrix[0].length;
int[] rows = new int[m];
int[] cols = new int[n];
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] == 0) {
rows[i]++;
cols[j]++;
}
}
}
int rowRes = 0, colRes = 0;
int rowThreshold = n / 2, colThreshold = m / 2;
for (int r : rows) {
if(r>=rowThreshold) rowRes++;
}
for (int c : cols) {
if(c>=colThreshold) colRes++;
}
return new int[]{rowRes, colRes};
}
}
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