如何从给定的矩阵创建字典答案

【问题标题】：How to create a dictionary from a given matrix如何从给定的矩阵创建字典
【发布时间】：2018-12-11 01:05:48
【问题描述】：

假设我得到一个类似于电话键盘的矩阵-

如何在不亲自输入的情况下生成以下字典（元组不一定要排序）-

my_dict = {1: (1, 2, 4, 5), 2: (1, 2, 3, 4, 5, 6), 3: (2, 3, 5, 6),
           4: (1, 2, 4, 5, 7, 8), 5: (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
           6: (2, 3, 5, 6, 8, 9), 7: (0, 4, 5, 7, 8),
           8: (0, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 9: (0, 5, 6, 8, 9),
           0: (0, 7, 8, 9)}

这本字典基本上告诉我给定数字的所有相邻数字。比如1的相邻数字是1、2、4、5。

编辑：理想情况下，矩阵将存储为列表列表：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [None, 0, None]]

我知道蛮力方法，但想知道一种有效地做到这一点的方法。

【问题讨论】：

该矩阵是如何存储的？
逻辑不清楚，能解释一下吗？
Matrix 将是一个列表列表，我编辑了这个问题。感谢您指出这一点。

标签： python algorithm dictionary matrix data-structures

【解决方案1】：

假设键盘存储为位置字典（元组 x，y）和相应的数字作为值，您可以执行以下操作：

import itertools


def distance(p1, p2):
    return sum((x1 - x2) ** 2 for x1, x2 in zip(p1, p2))


def neighbors(positions, target):
    return [position for position in positions if distance(target, position) < 4]


def numbers(kpad, keys):
    return tuple(sorted(map(kpad.get, keys)))


values = list(range(1, 10)) + [0]
positions = list(itertools.product([0, 1, 2], repeat=2)) + [(3, 1)]

keypad = dict(zip(positions, values))

result = {value: numbers(keypad, neighbors(keypad, key)) for key, value in keypad.items()}
print(result)

输出

{0: (0, 7, 8, 9), 1: (1, 2, 4, 5), 2: (1, 2, 3, 4, 5, 6), 3: (2, 3, 5, 6), 4: (1, 2, 4, 5, 7, 8), 5: (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 6: (2, 3, 5, 6, 8, 9), 7: (0, 4, 5, 7, 8), 8: (0, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 9: (0, 5, 6, 8, 9)}

这个想法是为每个位置获取相邻点的值。

更新

要将列表 a 的列表转换为 键盘字典，您可以执行以下操作：

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [None, 0, None]]
keypad = {(i, j): value for i, sub in enumerate(data) for j, value in enumerate(sub) if value is not None}

方法的其余部分保持不变。

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的矩阵如下所示：

m = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [None, 0, None]
]

您可以暴力破解您的解决方案，只需遍历矩阵并使用 defaultdict 收集相邻的单元格：

from collections import defaultdict
from pprint import pprint

m = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [None, 0, None]
]

rows = len(m)
cols = len(m[0])

# adjacent cells
adjacency = [(i, j) for i in (-1, 0, 1) for j in (-1, 0, 1) if not i == j == 0]

d = defaultdict(list)
for r in range(rows):
    for c in range(cols):
        cell = m[r][c]
        if cell is not None:
            d[cell].append(cell)
            for x, y in adjacency:
                if 0 <= r + x < rows and 0 <= c + y < cols:
                    adjacent = m[r + x][c + y]
                    if adjacent is not None:
                        d[cell].append(adjacent)

# print sorted adjacent cells
pprint({k: tuple(sorted(v)) for k, v in d.items()})

这给出了一个排序的相邻单元格的字典：

{0: (0, 7, 8, 9),
 1: (1, 2, 4, 5),
 2: (1, 2, 3, 4, 5, 6),
 3: (2, 3, 5, 6),
 4: (1, 2, 4, 5, 7, 8),
 5: (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
 6: (2, 3, 5, 6, 8, 9),
 7: (0, 4, 5, 7, 8),
 8: (0, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
 9: (0, 5, 6, 8, 9)}

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用生成器函数：

import re
def all_adjacent(_c, _graph):
   _funcs = [lambda x,y:(x+1, y), lambda x,y:(x+1, y+1), lambda x,y:(x+1, y-1), lambda x,y:(x, y+1), lambda x,y:(x-1, y+1), lambda x,y:(x-1, y-1), lambda x,y:(x, y-1), lambda x,y:(x-1, y)]
   yield _graph[_c[0]][_c[1]]
   for func in _funcs:
     a, b = func(*_c)
     try:
       if a >= 0 and b >= 0:
         _val = _graph[a][b]
         if _val != '  ':
           yield _val
     except:
       pass


s = """
1 2 3
4 5 6
7 8 9
  0  
"""
new_data = [re.findall('\d+|\s{2,}', i) for i in filter(None, s.split('\n'))]
final_results = {c:list(all_adjacent((i, d), new_data)) for i, a in enumerate(new_data) for d, c in enumerate(a) if c != '  '}
_result = {int(a):tuple(sorted(map(int, b))) for a, b in final_results.items()}

输出：

{1: (1, 2, 4, 5), 2: (1, 2, 3, 4, 5, 6), 3: (2, 3, 5, 6), 4: (1, 2, 4, 5, 7, 8), 5: (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 6: (2, 3, 5, 6, 8, 9), 7: (0, 4, 5, 7, 8), 8: (0, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 9: (0, 5, 6, 8, 9), 0: (0, 7, 8, 9)}

编辑：将矩阵存储为列表列表：

import re
def all_adjacent(_c, _graph):
  _funcs = [lambda x,y:(x+1, y), lambda x,y:(x+1, y+1), lambda x,y:(x+1, y-1), lambda x,y:(x, y+1), lambda x,y:(x-1, y+1), lambda x,y:(x-1, y-1), lambda x,y:(x, y-1), lambda x,y:(x-1, y)]
  yield _graph[_c[0]][_c[1]]
  for func in _funcs:
    a, b = func(*_c)
    try:
      if a >= 0 and b >= 0:
        _val = _graph[a][b]
        if _val is not None:
          yield _val
    except:
      pass

new_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [None, 0, None]]
final_results = {c:(i, d) for i, a in enumerate(new_data) for d, c in enumerate(a) if c is not None}
_result = {int(a):tuple(map(int, all_adjacent(b, new_data))) for a, b in final_results.items()}

输出：

{1: (1, 4, 5, 2), 2: (2, 5, 6, 4, 3, 1), 3: (3, 6, 5, 2), 4: (4, 7, 8, 5, 2, 1), 5: (5, 8, 9, 7, 6, 3, 1, 4, 2), 6: (6, 9, 8, 2, 5, 3), 7: (7, 0, 8, 5, 4), 8: (8, 0, 9, 6, 4, 7, 5), 9: (9, 0, 5, 8, 6), 0: (0, 9, 7, 8)}

【讨论】：

这是一个令人印象深刻的答案，我刚刚更新了问题并提到矩阵理想情况下是一个列表列表。您认为最有效的方法是什么？
您能否添加 cmets 来解释您对 func(*_c) 和 yield 语句所做的工作？另外，你的函数的时间复杂度是多少？此外，元组不需要排序，因此您可以删除它。
@kev * 是unpacking iterables 在函数调用或另一个相同类型容器中的特殊语法。 yield 被用作生成器表达式的一部分，该生成器表达式用于“延迟”生成值以降低内存使用率，从而提高性能。对于编辑后的解决方案，最坏情况的时间复杂度是O(n^2)。

【解决方案4】：

T9 = [
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9],
    [None,0,None]
]

result = {T9[i][j]:[T9[i+di][j+dj] for dj in range(-1,2) for di in range(-1,2) if 0<= i+di <=3 and 0 <= j+dj <=2 and T9[i+di][j+dj] is not None]  for j in range(3) for i in range(4) if T9[i][j] is not None}

丑陋但有效

【讨论】：