Python 从整数创建球体最近邻列表

我试图在python中构造一个最近邻列表，它将节点的最近邻存储在有限的3d六边形最近邻填充（HCP）晶格中。我已经用二维正方形晶格定义了这样的结构。我不需要坐标，但这只是一种快速的方法，可以从整数列表中为HCP创建最近邻列表。下面是我如何使用方形晶格完成此任务的示例代码

N = int #number of nodes
L = side # a 32x32 graph, L would be 32

for i in range(N):

    nearNeighbor[i][0] = (i + 1 ) % N
    nearNeighbor[i][1] = (i + (N - 1)) % N
    nearNeighbor[i][2] = (i + L) % N
    nearNeighbor[i][3] = (i + N - L) % N

    if (i-L < 0):
         nearNeighbor[i][3] = -2
    if (i+L >= N):
         nearNeighbor[i][2] = -2
    if (i%L) == 0:
         nearNeighbor[i][1] = -2     
    if ((i+1)%L) == 0:
         nearN[eighbori][0] = -2

N=int#节点数
L=边#一个32x32的图形，L将是32
对于范围（N）中的i：
近邻[i][0]=（i+1）%N
近邻[i][1]=（i+（N-1））%N
近邻[i][2]=（i+L）%N
近邻[i][3]=（i+N-L）%N
如果（i-L<0）：
近邻[i][3]=-2
如果（i+L>=N）：
近邻[i][2]=-2
如果（i%L）==0：
近邻[i][1]=-2
如果（（i+1）%L）==0：
nearN[eighbori][0]=-2

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就这样。现在，一个HCP晶格，当被可视化时，就像一个紧密堆积在一起的巨大球体立方体。每个节点最多应该有12个最近的邻居，它们应该出来组成一个立方体。我想我主要想知道如何使用整数和模运算来表示HCP晶格，就像我对正方形晶格所做的那样。你能帮我堆叠一下吗？

这个问题的答案取决于人们如何选择截断HCP晶格并为其编制索引。一个选择是

选择此选项后，以下代码将返回给定站点的邻居列表

def neighbors(i, W, H, D):
  A = W * H

  plane = i / A
  plane_index = i % A
  row = plane_index / W
  col = plane_index % W

  r = -1 if row % 2 else 1   # (-1)**row
  p = -1 if plane % 2 else 1 # (-1)**plane

  nbors = []

  # first include neighbors in same plane
  if col != W-1: nbors.append(i+1)
  if col != 0:   nbors.append(i-1)
  if row != H-1: nbors.append(i+W)
  if row != 0:   nbors.append(i-W)
  if (col != 0 or r > 0) and (col != W-1 or r < 0):
    if row != H-1: nbors.append(i+W+r)
    if row != 0:   nbors.append(i-W+r)

  # now add neighbors from other planes
  if plane != D-1: nbors.append(i+A)
  if plane != 0:   nbors.append(i-A)

  if (col != 0 or p < 0) and (col != W-1 or p > 0):
    if plane != D-1: nbors.append(i+A-p)
    if plane != 0:   nbors.append(i-A-p)

  if ((col != W - 1 or p > 0 or r < 0) and
      (col != 0 or p < 0 or r > 0) and
      (row != H-1 or p < 0) and
      (row != 0 or p > 0)):
    if plane != D-1:
      nbors.append(i + A + p*W + (r-p)/2) #10
    if plane != 0:
      nbors.append(i - A + p*W + (r-p)/2) #11

  return nbors

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请注意，测试并没有涵盖所有独特类型的网站，因此，可能仍然有一个角落的情况是错误的。

我最初写了一个更长的答案，激发并构建了这段代码。但是，SO给了我一个关于我的帖子如何“似乎包含未正确格式化为代码的代码”（尽管它似乎正确地呈现了所有内容）。如果有人想要更长的描述，让我知道，我会把它放在其他地方。这真的很有帮助，谢谢！我还对你的详细描述感兴趣，也许还有如何在其他配置中找到最近的邻居（比如巨大球体中的球体填充）。我真的很感激。更多细节请参阅。

def test_neighbors():
  n = lambda i: set(neighbors(i, 5, 5, 5))

  # test bottom layer
  assert n(0) == set([1,5,6,25,30])
  assert n(2) == set([1,3,7,8,26,27,32])
  assert n(4) == set([3,9,28,29,34])
  assert n(5) == set([0,6,10,30])
  assert n(9) == set([3,4,8,13,14,33,34,38])
  assert n(20) == set([15,16,21,45])
  assert n(21) == set([16,17,20,22,45,46])
  assert n(24) == set([19,23,48,49])

  # test second layer
  assert n(25) == set([0,1,26,30,31,50,51])
  assert n(34) == set([4,9,28,29,33,38,39,54,59])
  assert n(36) == set([7,11,12,31,32,35,37,41,42,57,61,62])
  assert n(49) == set([24,44,48,74])