2次元配列のピーク値を見つけるPython分割統治法

問題

2次元配列の場合、PYTHON設計を使用して効率的なアルゴリズムを実装し、ピークを見つけます。

アイデア

1. 2次元配列にすべてゼロの境界線を追加します

。2。フィールドボックスの最大値を見つけ

ます。3 。この値（図の数値7）を4つの数値のサイズと比較します。値が最大の場合はピーク値、それ以外の場合はピーク値です。 、より大きな値（9など）の象限（最初の象限など）を選択して反復します。

コード

import numpy as np
import math

# 查找最大值
def findMaxValue(*list):
	tmp = 0
	result = 0
	for i in range(len(list)):
		if(list[i]>tmp):
			tmp = list[i]
			result = i
	return result

# 查找二维数组中的峰值
def findingPeak2(startRow,endRow,startCol,endCol,matrix):
	midRow = math.floor((startRow + endRow)/2)
	midCol = math.floor((startCol + endCol)/2)
	maxTmp = matrix[startRow,startCol]
	maxTmpLocRow = startRow
	maxTmpLocCol = startCol

	#找田字框的最大值，以及最大值的坐标
	for i in range(startCol,endCol+1):
		if maxTmp < matrix[startRow,i]:
			maxTmp = matrix[startRow,i]
			maxTmpLocRow = startRow
			maxTmpLocCol = i
		if maxTmp < matrix[midRow,i]:
			maxTmp = matrix[midRow,i]
			maxTmpLocRow = midRow
			maxTmpLocCol = i
		if maxTmp < matrix[endRow,i]:
			maxTmp = matrix[endRow,i]
			maxTmpLocRow = endRow
			maxTmpLocCol = i

	for i in range(startRow,endRow+1):
		if maxTmp < matrix[i,startCol]:
			maxTmp = matrix[i,startCol]
			maxTmpLocRow = i
			maxTmpLocCol = startCol
		if maxTmp < matrix[i,midCol]:
			maxTmp = matrix[i,midCol]
			maxTmpLocRow = i
			maxTmpLocCol = midCol
		if maxTmp < matrix[i,endCol]:
			maxTmp = matrix[i,endCol]
			maxTmpLocRow = i
			maxTmpLocCol = endCol

	#判断田字框的最大值是否是峰值
	rowOffset = np.array([0,0,-1,1])
	colOffset = np.array([-1,1,0,0])
	result = findMaxValue(maxTmp,
		matrix[maxTmpLocRow+rowOffset[0],maxTmpLocCol+colOffset[0]],
		matrix[maxTmpLocRow+rowOffset[1],maxTmpLocCol+colOffset[1]],
		matrix[maxTmpLocRow+rowOffset[2],maxTmpLocCol+colOffset[2]],
		matrix[maxTmpLocRow+rowOffset[3],maxTmpLocCol+colOffset[3]])

	if result == 0:
		res = (maxTmpLocRow-1,maxTmpLocCol-1)
	elif result == 1:
		if maxTmpLocRow < midRow:
			#第一象限
			res = findingPeak2(startRow,midRow,startCol,midCol,matrix)
		else:
			#第三象限
			res = findingPeak2(midRow,endRow,startCol,midCol,matrix)
	elif result == 2:
		if maxTmpLocRow < midRow:
			#第二象限
			res = findingPeak2(startRow,midRow,midCol,endCol,matrix)
		else:
			#第四象限
			res = findingPeak2(midRow,endRow,midCol,endCol,matrix)
	elif result == 3:
		if maxTmpLocCol < midCol:
			#第一象限
			res = findingPeak2(startRow,midRow,startCol,midCol,matrix)
		else:
			#第二象限
			res = findingPeak2(startRow,midRow,midCol,endCol,matrix)
	else:
		if maxTmpLocCol < midCol:
			#第三象限
			res = findingPeak2(midRow,endRow,startCol,midCol,matrix)
		else:
			#第四象限
			res = findingPeak2(midRow,endRow,midCol,endCol,matrix)
	return res

# 数组初始化，以及调用计算函数
def main():
	matrix = np.array([[9, 3, 5, 2, 4, 9, 8],
	[7, 2, 5, 1, 4, 0, 3],
	[9, 8, 9, 3, 2, 4, 8],
	[7, 6, 3, 1, 3, 2, 3],
	[9, 0, 6, 0, 4, 6, 4],
	[8, 9, 8, 0, 5, 3, 0],
	[2, 1, 2, 1, 1, 1, 1]])
	row = matrix.shape[0] #行数
	col = matrix.shape[1] #列数
	# 加最外层的田字框
	a = np.row_stack((matrix, np.zeros(col)))
	a = np.row_stack((np.zeros(col), a))
	a = np.column_stack((np.zeros(row+2), a))
	a = np.column_stack((a, np.zeros(row+2)))

	#找峰值
	result = findingPeak2(0,row+1,0,col+1,a)
	print("峰值点位置：",result)
	print("峰值点大小：",matrix[result[0],result[1]])

if __name__ == '__main__':
	main()