在NxN板中查找与给定索引相邻的所有索引

时间:2017-02-17 12:34:49

标签: python algorithm

假设我有一个10x10的单元板。每个单元格的索引从1到100(基于1的索引)。该板是一个单元格列表:[1, 2, 3, ..., 100]

任务。给定一个单元格的索引,找到覆盖它的所有单元格。

例如:

1 | 2 | 3 | 4
_____________
5 | 6 | 7 | 8
_____________
9 |10 |11 |12
_____________
13|14 |15 |16

给定索引:11

返回:[6, 7, 8, 12, 16, 15, 14, 10],订单不是问题。

我的解决方案:

def allAdjacentCell(given_index):
    result = []
    dimension = 4 # length of a line
    if (1 <= given_index - dimension <= 16):
        result.append(given_index - 1) # the cell above the given cell
    if (1 <= given_index + dimension <= 16):
        # below given index
    if (1 <= given_index - 1 <= 16):
        # ...
    if (1 <= given_index + 1 <= 16):
        # ...
    # check for diagonal cells
    return result

如果给定的单元格位于板中心的某个位置,我的方法似乎返回正确的结果。但如果给定的单元格位于角落或边缘,那就错了。例如,如果给定cell = 5,则该方法将包括索引为4的单元格,尽管它不与5相邻。

解决此问题的正确方法是什么?

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我们注意到我们得到了#rou;&#39;仅当索引值位于最右侧或最左侧列或顶部或底部行时才显示值。

上/下行的流氓值只是负数或超出限定值。

对于最左侧列中的索引,流氓值将具有%dim = 0。

对于最右侧列中的索引,流氓值将具有%dim = 1。

因此,我们只需要从中心的索引标准值中筛选出来。

def all_adjacent(index,dim):
    arr = [index+1,index-1,index+dim,index-dim,index+dim+1,index+dim-1,index-dim+1,index-dim-1]
    if index%dim==0: ## right most row
         arr = filter(lambda x:x%dim!=1,arr)
    if index%dim==1: ## left most  row
        arr = filter(lambda x:x%dim!=0,arr)

    arr = filter(lambda x:x>=1 and x<=dim*dim,arr)  ## top and bottom rows

    return arr

答案 1 :(得分:1)

问题在于,如果它是 edge -case(例如5),则5-1仍然是有效索引(但不是相邻索引)。您可以先确定xy

来解决此问题
x = (given_index-1) % dimension
y = (given_index-1) // dimension

没有必要这么做:你知道结果应该在0(包括)和15(包括)之间。您可以使用嵌套的for循环:

result = []
for nx in (x-1,x,x+1):
    if 0 <= nx < dimension:
        for ny in (y-1,y,y+1):
            if 0 <= ny < dimension and (nx != x or ny != y):
                result.append(ny*dimension+nx+1)

你甚至可以把它放在漂亮的单行

x = (given_index-1) % dimension
y = (given_index-1) // dimension
result = [ny*dimension+nx+1 for nx in (x-1,x,x+1) if 0 <= nx < dimension for ny in (y-1,y,y+1) if 0 <= ny < dimension and (nx != x or ny != y)]

答案 2 :(得分:1)

Willem Van Onsem给出的答案的更行人版本,其中我明确地在您的索引之间进行转换并且更容易处理坐标。我还包括一个测试,以检查一切是否按预期工作:

dimension = 4

def label_to_coords(label):
    x = (label - 1) % dimension
    y = (label - 1 - x) // dimension
    return x, y

def coords_to_label(x, y):
    return x + dimension * y + 1


def allAdjacentCell(given_index):
    result = []
    x, y = label_to_coords(given_index)
    for delta_x in range(-1, 2):
        for delta_y in range(-1, 2):
            if not (delta_x == delta_y == 0):
                new_x = x + delta_x
                new_y = y + delta_y
                if (0 <= new_x < dimension) and (0 <= new_y < dimension):
                    result.append(coords_to_label(new_x, new_y))
    return result

def test():
    size = dimension**2
    for i in range(1, size + 1):
        print(i, allAdjacentCell(i))

if __name__ == "__main__":
    test()