Algorithm 如何在仅给定像素邻域的情况下以编程方式创建像素网格

我正试图找出一种基于像素数和周围像素数构建网格的算法。例如，假设我有200个随机像素。我有一个像素a，我可以得到它周围每个像素的参考。这适用于所有像素。本质上，每个像素都是一个拼图块，每个拼图块都有一个对其所有邻居的引用。如何通过编程在给定信息的情况下创建像素网格（完成的拼图）

• 输入是一个像素列表，每个像素都具有属性

  顶部

  、

  左侧

  、

  底部

  和

  右侧

  （对周围像素的引用）和
• 输出将是像素的2D数组

  网格

您可以执行以下操作：

def pixel_graph_to_grid（像素）：
如果len（像素）==0：
返回[]]
#（1）查找左上角的像素。
p=像素[0]
而p.top：
p=p.top
而p.left：
p=p左
#（2）按行浏览图像。
网格=[]
_行的第一个_=p
尽管如此：
p=第行的第一行
行=[p]
而p.right：
p=p右
行。追加（p）
grid.append（行）
如果第行底部的第一个\u：
第一行的第一行=第一行的第一行。底部
其他：
打破

您还可以进行类似于

（1）

的计数，以了解必须为网格分配多少内存

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此算法具有线性运行时间，需要恒定的额外空间，因此它应该是最优的。

引用是否以任何方式排序？拼图不仅仅告诉你它连接到哪四个，还告诉你连接的顺序。这将使构造外部边界然后向内工作相对容易。实际上不，没有有限的边界，只有一个包含ID的对象（像素）数组，以及对其他像素的4个引用，每个方向一个。你能解释“每个像素都是拼图块”的意思吗，简单的解决方案不是从任意像素开始，转到任意相邻像素，然后继续吗？相邻像素是否也引用了其相邻像素？我将干燥并绘制一个图表以更好地说明