Python 在NxN板中查找与给定索引相邻的所有索引

假设我有一个10x10电池板。每个单元格的索引从1到100，基于1的索引。电路板是一个单元格列表：[1、2、3、…、100]

任务。给定单元格的索引，查找覆盖该单元格的所有单元格

例如：

1 | 2 | 3 | 4
_____________
5 | 6 | 7 | 8
_____________
9 |10 |11 |12
_____________
13|14 |15 |16

给定索引：11

返回：[6,7,8,12,16,15,14,10]，顺序不受影响

我的解决方案是：

def allAdjacentCell(given_index):
    result = []
    dimension = 4 # length of a line
    if (1 <= given_index - dimension <= 16):
        result.append(given_index - 1) # the cell above the given cell
    if (1 <= given_index + dimension <= 16):
        # below given index
    if (1 <= given_index - 1 <= 16):
        # ...
    if (1 <= given_index + 1 <= 16):
        # ...
    # check for diagonal cells
    return result

如果给定的单元格位于电路板中心的某个位置，我的方法似乎返回正确的结果。但是如果给定的单元格位于拐角或边缘，则它是错误的。例如，如果给定单元格=5，则该方法将包括索引4处的单元格，尽管它与5不相邻

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解决此问题的正确方法是什么？

问题是，如果是边缘情况（例如5），则5-1仍然是有效索引，但不是相邻索引。您可以通过首先确定x和y来解决此问题：

没有必要这么难：您知道结果应该介于0和15之间。可以使用嵌套for循环：

你甚至可以把它放在一个漂亮的一行：

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我们注意到，只有当索引值位于最右边或最左边的列或顶行或底行时，才会得到“rougue”值

顶行/底行rogue值仅为负值或越界值

对于最左边列中的索引，rogue值将具有%dim=0

对于最右边列中的索引，rogue值将具有%dim=1

因此，我们只需要从中心索引的标准值中筛选出它们

def all_adjacent(index,dim):
    arr = [index+1,index-1,index+dim,index-dim,index+dim+1,index+dim-1,index-dim+1,index-dim-1]
    if index%dim==0: ## right most row
         arr = filter(lambda x:x%dim!=1,arr)
    if index%dim==1: ## left most  row
        arr = filter(lambda x:x%dim!=0,arr)

    arr = filter(lambda x:x>=1 and x<=dim*dim,arr)  ## top and bottom rows

    return arr

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Willem Van Onsem给出的答案的一个更普通的版本，其中我在索引和更容易处理的坐标之间显式转换。我还包括了一个测试，以检查是否一切正常：

dimension = 4

def label_to_coords(label):
    x = (label - 1) % dimension
    y = (label - 1 - x) // dimension
    return x, y

def coords_to_label(x, y):
    return x + dimension * y + 1


def allAdjacentCell(given_index):
    result = []
    x, y = label_to_coords(given_index)
    for delta_x in range(-1, 2):
        for delta_y in range(-1, 2):
            if not (delta_x == delta_y == 0):
                new_x = x + delta_x
                new_y = y + delta_y
                if (0 <= new_x < dimension) and (0 <= new_y < dimension):
                    result.append(coords_to_label(new_x, new_y))
    return result

def test():
    size = dimension**2
    for i in range(1, size + 1):
        print(i, allAdjacentCell(i))

if __name__ == "__main__":
    test()

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你的董事会是如何代表的？一张单子？列表？是的，它是一个列表。我把它包括在问题中，非常感谢。这被称为摩尔邻域。如果你的索引从0开始，那么这会容易得多。我将更改基于…这是中描述的计算摩尔邻域的方法。

x = (given_index-1) % dimension
y = (given_index-1) // dimension
result = [ny*dimension+nx+1 for nx in (x-1,x,x+1) if 0 <= nx < dimension for ny in (y-1,y,y+1) if 0 <= ny < dimension and (nx != x or ny != y)]

def all_adjacent(index,dim):
    arr = [index+1,index-1,index+dim,index-dim,index+dim+1,index+dim-1,index-dim+1,index-dim-1]
    if index%dim==0: ## right most row
         arr = filter(lambda x:x%dim!=1,arr)
    if index%dim==1: ## left most  row
        arr = filter(lambda x:x%dim!=0,arr)

    arr = filter(lambda x:x>=1 and x<=dim*dim,arr)  ## top and bottom rows

    return arr

dimension = 4

def label_to_coords(label):
    x = (label - 1) % dimension
    y = (label - 1 - x) // dimension
    return x, y

def coords_to_label(x, y):
    return x + dimension * y + 1


def allAdjacentCell(given_index):
    result = []
    x, y = label_to_coords(given_index)
    for delta_x in range(-1, 2):
        for delta_y in range(-1, 2):
            if not (delta_x == delta_y == 0):
                new_x = x + delta_x
                new_y = y + delta_y
                if (0 <= new_x < dimension) and (0 <= new_y < dimension):
                    result.append(coords_to_label(new_x, new_y))
    return result

def test():
    size = dimension**2
    for i in range(1, size + 1):
        print(i, allAdjacentCell(i))

if __name__ == "__main__":
    test()