Python 如何删除矩阵单元格'；s与其值相同的邻居

我有一个如下所示的矩阵（取自带有参数的txt文件），每个单元格都有邻居。拾取一个单元格后，该单元格和包含相同编号的所有相邻单元格将消失

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

我尝试过使用递归来实现这一点。我将函数分为四个部分，分别是

up（）

、

down（）

、

left（）

和

right（）

。但我收到了一条错误消息：

RecursionError:比较中超过了最大递归深度

cmd=input("Row,column:")
cmdlist=command.split(",")
row,column=int(cmdlist[0]),int(cmdlist[1])
num=lines[row-1][column-1]
def up(x,y):
    if lines[x-2][y-1]==num and x>1:
        left(x,y)
        right(x,y)
        lines[x-2][y-1]=None
def left(x,y):
    if lines[x-1][y-2]==num and y>1:     
        up(x,y)
        down(x,y)
        lines[x-1][y-2]=None      
def right(x,y):
    if lines[x-1][y]==num and y<len(lines[row-1]):      
        up(x,y)
        down(x,y)
        lines[x-1][y]=None    
def down(x,y):
    if lines[x][y-1]==num and x<len(lines):    
        left(x,y)
        right(x,y)
        lines[x][y-1]=None               
up(row,column)
down(row,column)
for i in lines:
    print(str(i).strip("[]").replace(",","").replace("None"," "))

---

我不需要固定的代码，只要主要的想法就足够了。非常感谢。

也许你应该换个新的

def right(x,y):
    if lines[x-1][y]==num and y<len(lines[row-1]):      
        up(x,y)
        down(x,y)
        lines[x-1][y]=None 

def右（x，y）：
如果第[x-1][y]==num行和第y行的递归未终止，则会发生递归错误


您可以使用
集合
的索引来解决此问题，而无需递归：

将包含查找的
num
ber的所有索引搜索到
all\u num\u idx
将您当前所在的索引（您的输入）添加到集合
tbd
（待删除）
在
tbd
上循环，并将
all_num_idx
中仅在行或列中-1/+1处不同的所有索引添加到集合中已存在的任何索引
直到
tbd
不再增长
从
tbd
删除所有索引：

t = """4 0 4 7 6 8
0 5 4 4 5 5
2 1 4 4 4 6
4 1 3 7 4 4"""

data = [k.strip().split() for k in t.splitlines()]

row,column=map(int,input("Row,column:").strip().split(";"))
num = data[row][column]

len_r =len(data)
len_c = len(data[0])

all_num_idx = set((r,c) for r in range(len_r) for c in range(len_c) if data[r][c]==num)

tbd = set( [ (row,column)] ) # inital field
tbd_size = 0                 # different size to enter while
done = set()                 # we processed those already
while len(tbd) != tbd_size:  # loop while growing
    tbd_size=len(tbd)
    for t in tbd:
        if t in done:
            continue
        # only 4-piece neighbourhood +1 or -1 in one direction
        poss_neighbours = set( [(t[0]+1,t[1]), (t[0],t[1]+1),
                                (t[0]-1,t[1]), (t[0],t[1]-1)] )
        # 8-way neighbourhood with diagonals
        # poss_neighbours = set((t[0]+a,t[1]+b) for a in range(-1,2) for b in range(-1,2))
        tbd = tbd.union( poss_neighbours & all_num_idx) 
        # reduce all_num_idx by all those that we already addded 
        all_num_idx -= tbd
        done.add(t) 

# delete the indexes we collected
for r,c in tbd:
    data[r][c]=None

# output
for line in data:
    print(*(c or " " for c in line) , sep=" ")

输出：

Row,column: 3,4

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


这是“泛洪填充算法”的一个变体，仅泛洪特定值的单元格。请参见
这样打印应该更容易：
print（*（e或“”表示i中的e））
-更少的字符串替换和创建我认为
max recursions错误
是因为在调用up和down函数之后而不是之前修改了矩阵元素的值。出现错误的原因是
up
调用
right
，调用
up
，以此类推，不改变参数或其他任何可能打破链条的东西。我的答案使用了8向邻域-我对其进行了注释，并将其替换为4向邻域，就像您的代码使用的一样-参见编辑的答案
t = """4 0 4 7 6 8
0 5 4 4 5 5
2 1 4 4 4 6
4 1 3 7 4 4"""

data = [k.strip().split() for k in t.splitlines()]

row,column=map(int,input("Row,column:").strip().split(";"))
num = data[row][column]

len_r =len(data)
len_c = len(data[0])

all_num_idx = set((r,c) for r in range(len_r) for c in range(len_c) if data[r][c]==num)

tbd = set( [ (row,column)] ) # inital field
tbd_size = 0                 # different size to enter while
done = set()                 # we processed those already
while len(tbd) != tbd_size:  # loop while growing
    tbd_size=len(tbd)
    for t in tbd:
        if t in done:
            continue
        # only 4-piece neighbourhood +1 or -1 in one direction
        poss_neighbours = set( [(t[0]+1,t[1]), (t[0],t[1]+1),
                                (t[0]-1,t[1]), (t[0],t[1]-1)] )
        # 8-way neighbourhood with diagonals
        # poss_neighbours = set((t[0]+a,t[1]+b) for a in range(-1,2) for b in range(-1,2))
        tbd = tbd.union( poss_neighbours & all_num_idx) 
        # reduce all_num_idx by all those that we already addded 
        all_num_idx -= tbd
        done.add(t) 

# delete the indexes we collected
for r,c in tbd:
    data[r][c]=None

# output
for line in data:
    print(*(c or " " for c in line) , sep=" ")

Row,column: 3,4

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