Python 什么'；寻找孤立子集的正确算法是什么

图片胜过千言万语，所以：

我的输入是左边的矩阵，我需要找到的是距离彼此最大一步（不是对角线）的节点集。多个上/下/左/右步骤的节点将位于单独的集合中

因此，我的计划是从我找到的每个节点运行BFS，然后返回它所遍历的集合，并将其从原始集合中删除。重复这个过程直到我完成。但后来我有了一个寻找图形分析工具的疯狂想法——我找到了NetworkX。是否有一种简单的方法（算法？）来实现这一点，而无需手动编写BFS，并遍历整个矩阵

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谢谢

您要做的是搜索“连接的组件”和 NetworX本身就有一种方法可以做到这一点，正如其他人在评论中已经指出的那样，在第一个示例中可以看到这一点

阅读您的问题，您的节点似乎位于离散网格上，您描述的连接概念与图像像素上使用的概念相同

连接组件算法也可用于图形和图像

如果性能在您的情况下很重要，我建议您选择连接组件的映像版本。 这是因为图像（像素网格）是一类特定的图形，所以连接组件算法处理节点网格 是在知道图本身的拓扑结构的情况下构建的（即图是平面的，最大顶点度为4）。图的一般算法必须能够处理一般图 （也就是说，它们可能不是平面的，在一些节点之间有多条边），因此它必须花费更多的工作，因为它不能对输入图形的属性进行太多假设

由于在线性时间内可以在图形上找到连接的组件，所以我不会说图像版本会快几个数量级。两者之间只有一个常数因子。

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因此，您还应考虑保存输入数据的数据结构，以及创建每个版本的算法所需的输入结构所需的时间。

您的输入是什么格式的？每个点只是作为一个坐标对列出的，还是您实际上明确地拥有连接信息？另外，

networkx

也有广度优先搜索。它是一个坐标矩阵。我可以实现bfs，没问题-但是我还必须迭代整个矩阵，并在每次找到子集时减少它。希望节省一些工作。为什么要再次迭代矩阵？如果已经标记了已访问的节点，则不需要这样做，对吗？应该是，我会在相邻的填充单元之间创建链接，然后使用，您可以在矩阵上迭代，将每个点连接到相邻点（如果存在），然后使用networkx函数，为您提供连接的组件。