寻找n维邻域
提问于 2017-04-13 08:15:27
我试图在一个n维空间中得到一个细胞的近邻，类似于8-连通或26个连接的单元，但是在任何维数中都提供了一个n元组。
直接相邻的邻居在任何维度上都很容易，仅仅是+1/-1。我有困难的部分是对角线，在那里，我可以有任何数量的坐标不同的1。
我编写了一个为每个子维度递归的函数，并生成所有+/-组合：
def point_neighbors_recursive(point):
neighbors = []
# 1-dimension
if len(point) == 1:
neighbors.append([point[0] - 1]) # left
neighbors.append([point[0]]) # current
neighbors.append([point[0] + 1]) # right
return neighbors
# n-dimensional
for sub_dimension in point_neighbors_recursion(point[1:]):
neighbors.append([point[0] - 1] + sub_dimension) # left
neighbors.append([point[0]] + sub_dimension) # center
neighbors.append([point[0] + 1] + sub_dimension) # right
return neighbors然而，这会返回许多冗余邻居。有没有更好的解决办法？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-04-13 08:37:15
我敢打赌，您所需要的只是迭代工具包，特别是产品方法。你要找的是你当前位置的笛卡儿积，每个坐标在每个方向上被1扰动。因此，您将从当前点派生出一个三元组列表：
diag_coord = [(x-1, x, x+1) for x in point]现在，你取所有三元组的乘积，重新组合每一组，你就得到了对角线。
这就是你所需要的吗？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43397176
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