Javascript 从数组中检索列的有效方法是什么？

任何语言的示例都会有所帮助，不过最后我将使用Ruby或JavaScript/CoffeeScript

我有一个像素值数组。例如，我有一个表示5x5图像像素的数组

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]

图像如下所示：

1 2 3 4 5
6 7 8 9 0
1 2 3 4 5
6 7 8 9 0
1 2 3 4 5

我已经有了一个办法来解决问题。但我想找到一种方法来检索索引的列

假设我在Ruby中有一个方法：

class Array
  def column(index)
    ...
  end
end

我希望得到以下结果：

image.column(0) #=> [1,6,1,6,1]
image.column(3) #=> [4,9,4,9,4]

编辑：感谢所有提供帮助的人。以下是我的观点：

def column index
  output = []
  i = 0
  while i < @height
    output << pixel(index + (i * @width))
    i += 1
  end
  output
end

def列索引
输出=[]
i=0
而我
输出许多其他答案适用于精确为5x5的图像，正如您的问题所指定的，但如果这不是隐式正确的，我将为此构建一个类，例如：

class ImageMap
  attr_reader :image
  def initialize(image,columns=nil)
    @image = image.each_slice(columns ||= Math.sqrt(image.size)).to_a 
  end
  def columns
    @image.first.size
  end
  def rows
    @image.size
  end
  def column(n)
    @image.map{|a| a[n]}
  end
  def row(n)
    [@image[n]].concat([nil] * columns).take(columns).flatten
  end
  def cell(column,row)
    column(column)[row]
  end
  def print
    @image.each {|a| puts a.join}
  end
end

这将处理所有图像，并允许您设置预期列数。如果没有列期望值，那么它将尝试使其成为正方形

方形

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image)
im.column(0)
#=> [1, 6, 1, 6, 1]
im.column(3)
#=> [4, 9, 4, 9, 4]
im.row(0)
#=> [1, 2, 3, 4, 5]
im.cell(4,2)
#=> 5

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image,4)
im.column(0)
#=> [1, 5, 9, 3, 7, 1, 5]
im.columns
#=> 4
im.rows
#=> 7

class Array2D
  def initialize(arr, ncols)
    raise ArgumentError, "ncols must be positive" if ncols < 1
    raise ArgumentError,
      "arr.size must a multiple of ncols" unless (arr.size % ncols).zero?
    @arr   = arr
    @ncols = ncols
    @nrows = arr.size/ncols
  end

  def [](r,c)           @arr[r*@ncols+c]               end
  def row(r)            @arr[r*@ncols, @ncols]         end
  def rows_at(*indices) indices.map { |i| row(i) }     end
  def col(c)            @nrows.times.map { |r,a| self[r,c] } end
  def cols_at(*indices) indices.map { |i,a| col(i) }   end
  def array()           rows_at(*0...@nrows)           end
  def transpose()       cols_at(*0..@ncols)            end
  alias :to_s :array
end

Array2D.instance_methods(false)
  #=> [:[], :row, :rows_at, :col, :cols_at, :array, :transpose, :to_s]

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10,21,22,23,24,25]

image2D = Array2D.new(image, 5)

image2D.array
  #=> [[ 1,  2,  3,  4,  5],
  #    [ 6,  7,  8,  9,  0],
  #    [11, 12, 13, 14, 15],
  #    [16, 17, 18, 19, 10],
  #    [21, 22, 23, 24, 25]]
image2D[1,3]
  #=> 9 
image2D.row(1)
  #=> [6, 7, 8, 9, 0] 
image2D.rows_at(1,3)
  #=> [[6, 7, 8, 9, 0], [16, 17, 18, 19, 10]]
image2D.col(1)
  #=> [2, 7, 12, 17, 22] 
image2D.cols_at(1,3)
  #=> [[2, 7, 12, 17, 22],
  #    [4, 9, 14, 19, 24]]
image2D.transpose
  #=> [[1, 6, 11, 16, 21],
  #    [2, 7, 12, 17, 22],
  #    [3, 8, 13, 18, 23],
  #    [4, 9, 14, 19, 24],
  #    [5, 0, 15, 10, 25]] 

非方形

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image)
im.column(0)
#=> [1, 6, 1, 6, 1]
im.column(3)
#=> [4, 9, 4, 9, 4]
im.row(0)
#=> [1, 2, 3, 4, 5]
im.cell(4,2)
#=> 5

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image,4)
im.column(0)
#=> [1, 5, 9, 3, 7, 1, 5]
im.columns
#=> 4
im.rows
#=> 7

class Array2D
  def initialize(arr, ncols)
    raise ArgumentError, "ncols must be positive" if ncols < 1
    raise ArgumentError,
      "arr.size must a multiple of ncols" unless (arr.size % ncols).zero?
    @arr   = arr
    @ncols = ncols
    @nrows = arr.size/ncols
  end

  def [](r,c)           @arr[r*@ncols+c]               end
  def row(r)            @arr[r*@ncols, @ncols]         end
  def rows_at(*indices) indices.map { |i| row(i) }     end
  def col(c)            @nrows.times.map { |r,a| self[r,c] } end
  def cols_at(*indices) indices.map { |i,a| col(i) }   end
  def array()           rows_at(*0...@nrows)           end
  def transpose()       cols_at(*0..@ncols)            end
  alias :to_s :array
end

Array2D.instance_methods(false)
  #=> [:[], :row, :rows_at, :col, :cols_at, :array, :transpose, :to_s]

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10,21,22,23,24,25]

image2D = Array2D.new(image, 5)

image2D.array
  #=> [[ 1,  2,  3,  4,  5],
  #    [ 6,  7,  8,  9,  0],
  #    [11, 12, 13, 14, 15],
  #    [16, 17, 18, 19, 10],
  #    [21, 22, 23, 24, 25]]
image2D[1,3]
  #=> 9 
image2D.row(1)
  #=> [6, 7, 8, 9, 0] 
image2D.rows_at(1,3)
  #=> [[6, 7, 8, 9, 0], [16, 17, 18, 19, 10]]
image2D.col(1)
  #=> [2, 7, 12, 17, 22] 
image2D.cols_at(1,3)
  #=> [[2, 7, 12, 17, 22],
  #    [4, 9, 14, 19, 24]]
image2D.transpose
  #=> [[1, 6, 11, 16, 21],
  #    [2, 7, 12, 17, 22],
  #    [3, 8, 13, 18, 23],
  #    [4, 9, 14, 19, 24],
  #    [5, 0, 15, 10, 25]] 

显然，这可能需要对越界值进行一些处理，但您应该能够处理这个问题。不存在行/列的示例：

im.column(7)
#=> [nil, nil, nil, nil, nil]
im.row(7)
#=> [nil, nil, nil, nil, nil]
im.cell(7,2)
#=> nil

还要注意，如果它不是正方形，它仍将起作用，例如

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,4] # added a 4
im = ImageMap.new(image)
im.column(0)
#=> [1, 6, 1, 6, 1, 4]
im.column(1)
#=> [2, 7, 2, 7, 2, nil]
im.image
#=> [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 0], [1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 0], [1, 2, 3, 4, 5], [4]]

基于OP当前解决方案的更新
这种方法应该执行相同的功能，并且更鲁比

def column index
  (0...@height).map { |i| pixel(index + (i * @width)) }
end

<>而不是在类<代码>数组中创建新的方法，您可以考虑创建一个单独的类。我假设
image
的大小是多行的倍数——考虑到这个例子，我们讨论的是像素——但是如果放弃这个假设，代码显然可能会改变

感谢@SergioTulentsev和@engineersmnky的建议（见评论），我已经实施了这些建议

代码

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image)
im.column(0)
#=> [1, 6, 1, 6, 1]
im.column(3)
#=> [4, 9, 4, 9, 4]
im.row(0)
#=> [1, 2, 3, 4, 5]
im.cell(4,2)
#=> 5

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5]
im = ImageMap.new(image,4)
im.column(0)
#=> [1, 5, 9, 3, 7, 1, 5]
im.columns
#=> 4
im.rows
#=> 7

class Array2D
  def initialize(arr, ncols)
    raise ArgumentError, "ncols must be positive" if ncols < 1
    raise ArgumentError,
      "arr.size must a multiple of ncols" unless (arr.size % ncols).zero?
    @arr   = arr
    @ncols = ncols
    @nrows = arr.size/ncols
  end

  def [](r,c)           @arr[r*@ncols+c]               end
  def row(r)            @arr[r*@ncols, @ncols]         end
  def rows_at(*indices) indices.map { |i| row(i) }     end
  def col(c)            @nrows.times.map { |r,a| self[r,c] } end
  def cols_at(*indices) indices.map { |i,a| col(i) }   end
  def array()           rows_at(*0...@nrows)           end
  def transpose()       cols_at(*0..@ncols)            end
  alias :to_s :array
end

Array2D.instance_methods(false)
  #=> [:[], :row, :rows_at, :col, :cols_at, :array, :transpose, :to_s]

image = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,12,13,14,15,16,17,18,19,10,21,22,23,24,25]

image2D = Array2D.new(image, 5)

image2D.array
  #=> [[ 1,  2,  3,  4,  5],
  #    [ 6,  7,  8,  9,  0],
  #    [11, 12, 13, 14, 15],
  #    [16, 17, 18, 19, 10],
  #    [21, 22, 23, 24, 25]]
image2D[1,3]
  #=> 9 
image2D.row(1)
  #=> [6, 7, 8, 9, 0] 
image2D.rows_at(1,3)
  #=> [[6, 7, 8, 9, 0], [16, 17, 18, 19, 10]]
image2D.col(1)
  #=> [2, 7, 12, 17, 22] 
image2D.cols_at(1,3)
  #=> [[2, 7, 12, 17, 22],
  #    [4, 9, 14, 19, 24]]
image2D.transpose
  #=> [[1, 6, 11, 16, 21],
  #    [2, 7, 12, 17, 22],
  #    [3, 8, 13, 18, 23],
  #    [4, 9, 14, 19, 24],
  #    [5, 0, 15, 10, 25]] 

最好在StackOverflow上询问实现问题。这是一个实现问题，所以应该转到so。您的问题的答案将（应该）主要基于代码。即，获取每行的大小，并使用该大小增加索引值以检索列。因此，如果您想要第三列的值，您将获取myArray[2+行大小*0]、myArray[2+行大小*1]、myArray[2+行大小*2]等。非数学方法是从行大小迭代到长度步进行大小，每次收集当前值。我明白您的观点。感谢您将问题迁移到SO。另外，我意识到这个问题是非常基本的。如果你这样使用
image
，那么在
Array
类上定义方法有什么意义呢？如果
5
是一个参数，那么该方法会更健壮。OP明确提到他们希望在
Array
类上定义该方法。@sawa OP简单地说了一下。。。。我读这篇文章是因为我可以用这种方式实施，但我愿意接受建议。所以我倾向于同意Sergio的观点，它不必在Array类中，事实上我甚至不会那样实现它。只是举个例子。列大小等于行大小是您自己的假设，这可能不是真的。@sawa修复了my类以允许自定义列大小。行将由列决定。另外，在不均匀或不存在的情况下，固定行是正确的行。非常详细的回答。谢谢大家!@拉文斯顿谢谢你。我还用一个方法更新了我的答案，该方法将返回与您的解决方案相同的结果，但更为惯用的是ruby。这肯定是非常糟糕的，因为您正在重新定义父API（
[]
），因此违反了LSP。还有其他罪，但这一个就够了：）伊加德，@Sergio，我在想什么？？我删除了
，并承诺不再这样做。（我想我的脑子里有
数组
。）呵呵。一如既往，这是一个很好的解决方案。虽然
每个带有_object（[]）
的_使用
map
似乎会更简洁，例如
def rows_at（*index）index.map{i | row（i）}end
@engineersmnky，谢谢。在这种情况下，我似乎经常忘记
map
。在阅读了你的答案后，我还将参数
nrows
更改为
ncols
，这似乎更合理。