将C#交错数组转换为数组,然后再转换回来
我目前有一个锯齿状数组将C#交错数组转换为数组,然后再转换回来,c#,.net,arrays,serialization,multidimensional-array,C#,.net,Arrays,Serialization,Multidimensional Array,我目前有一个锯齿状数组Class[][]],我想将其序列化为一个普通的Class[]数组,然后在反序列化后转换回Class[][][]数组。有可能在这两种方式之间转换吗?尺寸是恒定的。我不这么认为 如果它是一个类[,]多维数组,您可能已经能够做到这一点,但每个数组可能具有不同的长度这一事实将永远是一个绊脚石 假设您将if序列化为一个类[]+另一个类以提供原始维度,那么您将是金色的。我不这么认为,Rory 如果它是一个类[,]多维数组,您可能已经能够做到这一点,但每个数组可能具有不同的长度这一事实
Class[][]]
,我想将其序列化为一个普通的Class[]
数组,然后在反序列化后转换回Class[][][]
数组。有可能在这两种方式之间转换吗?尺寸是恒定的。我不这么认为
如果它是一个类[,]多维数组,您可能已经能够做到这一点,但每个数组可能具有不同的长度这一事实将永远是一个绊脚石
假设您将if序列化为一个类[]+另一个类以提供原始维度,那么您将是金色的。我不这么认为,Rory
如果它是一个类[,]多维数组,您可能已经能够做到这一点,但每个数组可能具有不同的长度这一事实将永远是一个绊脚石
假设您将if序列化为类[]+另一个类以提供原始维度,那么您将是金色的。这就是如何将if展平为一维结构的方法:
var jagged = new object[][][];
var flattened = jagged.SelectMany(inner => inner.SelectMany(innerInner => innerInner)).ToArray();
至于回到多维-这将完全取决于您试图实现什么/数据代表什么这就是如何将其扁平化为一维结构:
var jagged = new object[][][];
var flattened = jagged.SelectMany(inner => inner.SelectMany(innerInner => innerInner)).ToArray();
至于返回多维-这将完全取决于您试图实现什么/数据代表什么如果您不介意序列化平坦数组和整数数组,可以使用以下方法:
public static int[] JaggedSizes<T>(this T[][][] topArray)
{
List<int> rtn = new List<int>();
rtn.Add(topArray.Length);
for (int i = 0; i < topArray.Length; i++)
{
var midArray = topArray[i];
rtn.Add(midArray.Length);
for (int j = 0; j < midArray.Length; j++)
{
var botArray = midArray[j];
rtn.Add(botArray.Length);
}
}
return rtn.ToArray();
}
// Thanks @Dave Bish
public static T[] ToFlat<T>(this T[][][] jagged)
{
return jagged.SelectMany(inner =>
inner.SelectMany(innerInner => innerInner)).ToArray();
}
public static T[][][] FromFlatWithSizes<T>(this T[] flat, int[] sizes)
{
int inPtr = 0;
int sPtr = 0;
int topSize = sizes[sPtr++];
T[][][] rtn = new T[topSize][][];
for (int i = 0; i < topSize; i++)
{
int midSize = sizes[sPtr++];
T[][] mid = new T[midSize][];
rtn[i] = mid;
for (int j = 0; j < midSize; j++)
{
int botSize = sizes[sPtr++];
T[] bot = new T[botSize];
mid[j] = bot;
for (int k = 0; k < botSize; k++)
{
bot[k] = flat[inPtr++];
}
}
}
return rtn;
}
publicstaticint[]JaggedSizes(这个T[]topArray)
{
List rtn=新列表();
rtn.Add(topArray.Length);
for(int i=0;i
SelectMany(innerInner=>innerInner)).ToArray();
}
公共静态T[][]FromFlatWithSizes(此T[]平面,int[]大小)
{
int inPtr=0;
int-sPtr=0;
int topSize=尺寸[sPtr++];
T[][]rtn=新的T[topSize][];
对于(int i=0;i
如果您不介意序列化展平数组和整数数组,可以使用以下方法:
public static int[] JaggedSizes<T>(this T[][][] topArray)
{
List<int> rtn = new List<int>();
rtn.Add(topArray.Length);
for (int i = 0; i < topArray.Length; i++)
{
var midArray = topArray[i];
rtn.Add(midArray.Length);
for (int j = 0; j < midArray.Length; j++)
{
var botArray = midArray[j];
rtn.Add(botArray.Length);
}
}
return rtn.ToArray();
}
// Thanks @Dave Bish
public static T[] ToFlat<T>(this T[][][] jagged)
{
return jagged.SelectMany(inner =>
inner.SelectMany(innerInner => innerInner)).ToArray();
}
public static T[][][] FromFlatWithSizes<T>(this T[] flat, int[] sizes)
{
int inPtr = 0;
int sPtr = 0;
int topSize = sizes[sPtr++];
T[][][] rtn = new T[topSize][][];
for (int i = 0; i < topSize; i++)
{
int midSize = sizes[sPtr++];
T[][] mid = new T[midSize][];
rtn[i] = mid;
for (int j = 0; j < midSize; j++)
{
int botSize = sizes[sPtr++];
T[] bot = new T[botSize];
mid[j] = bot;
for (int k = 0; k < botSize; k++)
{
bot[k] = flat[inPtr++];
}
}
}
return rtn;
}
publicstaticint[]JaggedSizes(这个T[]topArray)
{
List rtn=新列表();
rtn.Add(topArray.Length);
for(int i=0;i
SelectMany(innerInner=>innerInner)).ToArray();
}
公共静态T[][]FromFlatWithSizes(此T[]平面,int[]大小)
{
int inPtr=0;
int-sPtr=0;
int topSize=尺寸[sPtr++];
T[][]rtn=新的T[topSize][];
对于(int i=0;i
如果你想重建原始结构,你需要以某种方式记住参差不齐的“位”的各种大小。当然……这是可能的。我不确定你想这样做的原因是什么,如果你想以你想要的方式将它序列化(在这种情况下,你想将它存储为锯齿状数组),会容易得多。@Ramhound当我尝试序列化锯齿状数组时,我使用的mono的实现变得混乱,但是平面阵列似乎没有问题刚刚看到你的编辑-如果尺寸是恒定的,为什么不使用[,]
来代替呢?如果你想重建原始结构,你需要记住参差不齐的“位”的各种大小。当然……这是可能的。我不确定你想这样做的原因是什么,如果你想以你想要的方式将它序列化(在这种情况下,你想将它存储为锯齿状数组),会容易得多。@Ramhound当我尝试序列化锯齿状数组时,我使用的mono的实现变得混乱,但是平面阵列似乎没有问题刚刚看到你的编辑-如果尺寸是恒定的,为什么不使用[,]
来代替呢?我认为=>innerInner.SelectMany()
需要是=>innerInner
+1来提及“返回”,以及它是如何完全依赖的。我认为=>innerInnerInner.SelectMany()
只需要=>innerInner
+1就可以提到“返回”,以及它是如何完全依赖的。