idl 数组中相同区域 分类取最大
时间: 2023-10-27 09:06:44 浏览: 51
这个问题比较复杂,需要详细说明输入和输出的数据结构以及具体的处理逻辑。以下是一种可能的解决方案:
假设输入的是一个二维数组 A,其中每个元素是一个整数。我们需要将相同的区域进行分类,并取每个区域中的最大值作为该区域的代表值。输出是一个二维数组 B,其中每个元素也是一个整数,表示该位置所属的区域的代表值。
首先,我们需要定义一个函数来判断两个元素是否属于同一个区域。一个简单的方法是使用深度优先搜索(DFS)来遍历所有与给定元素相邻的元素,并将它们标记为同一个区域。具体的实现可以参考以下代码:
```python
def dfs(A, i, j, visited, region):
if i < 0 or i >= len(A) or j < 0 or j >= len(A[0]):
return
if visited[i][j] or A[i][j] != A[region[0]][region[1]]:
return
visited[i][j] = True
region.append((i, j))
dfs(A, i-1, j, visited, region)
dfs(A, i+1, j, visited, region)
dfs(A, i, j-1, visited, region)
dfs(A, i, j+1, visited, region)
def find_regions(A):
visited = [[False for _ in range(len(A[0]))] for _ in range(len(A))]
regions = []
for i in range(len(A)):
for j in range(len(A[0])):
if not visited[i][j]:
region = []
dfs(A, i, j, visited, region)
regions.append(region)
return regions
```
这个函数接受一个二维数组 A 和返回一个列表 regions,其中每个元素是一个列表,表示一个区域中的所有坐标。我们通过遍历 A 中的每个元素来寻找所有的区域,每次找到一个新的区域时,就使用 DFS 来遍历该区域中的所有元素,并将它们标记为已经访问过。
接下来,我们可以使用一个字典来将每个区域的代表值记录下来。具体的实现可以参考以下代码:
```python
def get_max_in_region(A, region):
max_val = A[region[0][0]][region[0][1]]
for i, j in region:
if A[i][j] > max_val:
max_val = A[i][j]
return max_val
def classify_regions(A):
regions = find_regions(A)
region_dict = {}
for region in regions:
max_val = get_max_in_region(A, region)
for i, j in region:
region_dict[(i, j)] = max_val
return region_dict
```
这个函数接受一个二维数组 A 和返回一个字典 region_dict,其中每个键值对表示一个坐标和它所属的区域的代表值。我们通过调用 find_regions 函数来获取所有的区域,然后遍历每个区域,并使用 get_max_in_region 函数来计算该区域中的最大值。最后,我们将每个坐标和它所属的区域的代表值记录到字典中。
最后,我们可以根据字典 region_dict 来构建输出的二维数组 B。具体的实现可以参考以下代码:
```python
def get_classified_array(A, region_dict):
B = [[0 for _ in range(len(A[0]))] for _ in range(len(A))]
for i in range(len(A)):
for j in range(len(A[0])):
B[i][j] = region_dict[(i, j)]
return B
```
这个函数接受一个二维数组 A 和一个字典 region_dict,然后返回一个新的二维数组 B,其中每个元素表示该位置所属的区域的代表值。我们通过遍历每个元素来获取它所属的区域的代表值,并将该值记录到输出数组 B 中。
综合以上三个函数,我们可以使用以下代码来解决这个问题:
```python
def idl_max_in_region(A):
region_dict = classify_regions(A)
B = get_classified_array(A, region_dict)
return B
```
这个函数接受一个二维数组 A,并返回一个新的二维数组 B,其中每个元素表示该位置所属的区域的代表值。我们首先调用 classify_regions 函数来获取所有区域的代表值,然后调用 get_classified_array 函数来构建输出数组 B。最后,我们将 B 返回作为结果。
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