这可能更像是一个“方法”或概念性问题。
基本上，我有一个像这样的 python 多维列表:
my_list = [[0,1,1,1,0,1], [1,1,1,0,0,1], [1,1,0,0,0,1], [1,1,1,1,1,1]]
我必须做的是遍历数组并将每个元素与直接围绕它的元素进行比较，就好像列表被布置为矩阵一样。
例如，给定第一行的第一个元素，my_list[0][0] ，我需要知道 my_list[0][1] 的值, my_list[1][0]和 my_list[1][1] . “周围”元素的值将决定应如何操作当前元素。当然，对于数组中心的元素，需要进行 8 次比较。
现在我知道我可以简单地遍历数组并与索引值进行比较，如上所述。我很好奇是否有更有效的方法来限制所需的迭代量？我应该按原样遍历数组，还是只迭代和比较任一侧的值，然后转置数组并再次运行它。但是，这会忽略对角线的那些值。我是否应该存储元素查找的结果，这样我就不会多次确定同一元素的值？
我怀疑这可能是计算机科学中的一个基本方法，我很想获得有关使用 Python 的最佳方法的反馈，而不是寻找我的问题的具体答案。
最佳答案
通过使用 numpy 或其他替代方法(详情请参见下文)，您的代码可能会变得更快，甚至可能更简单。但从理论的角度来看，就算法复杂度而言，你能得到的最好的是 O(N*M)，你可以用你的设计来做到这一点(如果我理解正确的话)。例如:
def neighbors(matrix, row, col):
for i in row-1, row, row+1:
if i < 0 or i == len(matrix): continue
for j in col-1, col, col+1:
if j < 0 or j == len(matrix[i]): continue
if i == row and j == col: continue
yield matrix[i][j]
matrix = [[0,1,1,1,0,1], [1,1,1,0,0,1], [1,1,0,0,0,1], [1,1,1,1,1,1]]
for i, row in enumerate(matrix):
for j, cell in enumerate(cell):
for neighbor in neighbors(matrix, i, j):
do_stuff(cell, neighbor)
这需要 N * M * 8 个步骤(实际上，比那个少一点，因为许多单元格的邻居少于 8 个)。从算法上讲，没有比 O(N * M) 更好的方法了。至此，大功告成。
(在某些情况下，通过考虑迭代器转换，您可以使事情变得更简单 — 两种方式都不会显着改变性能。例如，您可以轻松地从列表 a 的相邻三元组上创建一个石斑鱼 通过正确压缩 a、a[1:] 和 a[2:]，您可以将其扩展到相邻的二维 nonets。但我认为在这种情况下，编写显式 neighbors 迭代器和显式 for 循环矩阵只会使您的代码更复杂。)
但是，实际上，您可以通过多种方式获得更快的速度。例如:
numpy ，你可能会得到一个数量级左右的速度。当您迭代一个紧密的循环并进行简单的算术运算时，这是 Python 特别慢的事情之一，而 numpy 可以用 C(或 Fortran)代替。multiprocessing ，您可以将矩阵分解成多个部分，并在不同的核心(甚至不同的机器)上并行执行多个部分。当然，对于单个 4x6 矩阵，这些都不值得做......可能除了 numpy，它可以使你的代码更简单和更快，只要你能自然地表达你的操作在矩阵/广播方面。
事实上，即使你不能很容易地用这种方式表达东西，仅仅使用 numpy 来存储矩阵可能会让事情变得更简单(并节省一些内存，如果这很重要)。例如，numpy 可以让您自然地访问矩阵中的单个列，而在纯 Python 中，您需要编写类似 [row[col] for row in matrix].
那么，您将如何使用 numpy 解决这个问题？
首先，您应该阅读 numpy.matrix和 ufunc (或者，更好的是，一些更高级别的教程，但我没有可以推荐的教程)，然后再深入。
无论如何，这取决于您对每组邻居的处理方式，但有以下三个基本想法。
首先，如果您可以将您的操作转换为简单的矩阵数学，那总是最简单的。
如果没有，您可以通过在每个方向上移动矩阵来创建 8 个“邻域矩阵”，然后对每个邻域执行简单的操作。对于某些情况，从外缘具有合适“空”值(通常为 0 或 nan)的 N+2 x N+2 矩阵开始可能更容易。或者，您可以移动矩阵并填充空值。或者，对于某些操作，您不需要大小相同的矩阵，因此您可以裁剪矩阵以创建一个邻居。这实际上取决于您要执行的操作。
例如，将您的输入作为 Game of Life 的固定 6x4 板:
def neighbors(matrix):
for i in -1, 0, 1:
for j in -1, 0, 1:
if i == 0 and j == 0: continue
yield np.roll(np.roll(matrix, i, 0), j, 1)
matrix = np.matrix([[0,0,0,0,0,0,0,0],
[0,0,1,1,1,0,1,0],
[0,1,1,1,0,0,1,0],
[0,1,1,0,0,0,1,0],
[0,1,1,1,1,1,1,0],
[0,0,0,0,0,0,0,0]])
while True:
livecount = sum(neighbors(matrix))
matrix = (matrix & (livecount==2)) | (livecount==3)
(请注意，这不是解决此问题的最佳方法，但我认为它相对容易理解，并且可能会阐明您的实际问题。)
关于Python - 将列表元素与 'neighbour' 元素进行比较，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16529838/
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