python分治法求二维数组局部峰值方法_python

下面就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i] > A[j+1][i] && A[j][i] > A[j-1][i] && A[j][i] > A[j][i+1] && A[j][i] > A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。

当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为O(n^2)

再优化一点求每一行（列）的最大值，再通过二分法找最大值列的峰值（具体本文来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码网%方法可见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为O(logn)

这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法，算法思路分为以下几步：

1、找“田”字。包括外围的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到最大值的位置。（图中的7）

2、找到田字中最大值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中最大值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字

3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到了）

关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个最大值？

可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。

算法我们理解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：

import numpy as npdef max_sit(*n):     #返回最大元素的位置 temp = 0 sit = 0 for i in range(len(n)):  if(n[i]>temp):   temp = n[i]   sit = i return sitdef dp(s1,s2,e1,e2): m1 = int((e1-s1)/2)+s1   #row m2 = int((e2-s1)/2)+s2   #col nub = e1-s1 temp = 0 sit_row = 0 sit_col = 0 for i in range(nub):  t = max_sit(list[s1][s2+i],     #第一排     list[m1][s2+i],     #中间排     list[e1][s2+i],     #最后排     list[s1+i][s2],     #第一列     list[s1+i][m2],     #中间列     list[s1+i][e2],     #最后列     temp)  if(t==6):   pass  elif(t==0):   temp = list[s1][s2+i]   sit_row = s1   sit_col = s2+i  elif(t==1):   temp = list[m1][s2+i]   sit_row = m1   sit_col = s2+i  elif(t==2):   temp = list[e1][s2+i]   sit_row = e1   sit_col = s2+i  elif(t==3):   temp = list[s1+i][s2]   sit_row = s1+i   sit_row = s2  elif(t==4):   temp = list[s1+i][m2]   sit_row = s1+i   sit_col = m2  elif(t==5):   temp = list[s1+i][e2]   sit_row = s1+i   sit_col = m2 t = max_sit(list[sit_row][sit_col],   #中    list[sit_row-1][sit_col],  #上    list[sit_row+1][sit_col],  #下    list[sit_row][sit_col-1],  #左    list[sit_row][sit_col+1])  #右 if(t==0):  return [sit_row-1,sit_col-1] elif(t==1):  sit_row-=1 elif(t==2):  sit_row+=1 elif(t==3):  sit_col-=1 elif(t==4):  sit_col+=1 if(sit_row<m1):  e1 = m1 else:  s1 = m1 if(sit_col<m2):  e2 = m2 else:  s2 = m2 return dp(s1,s2,e1,e2)f = open("demo.txt","r")list = f.read()list = list.split("\n")       #对行进行切片list = ["0 "*len(list)]+list+["0 "*len(list)] #加上下的围墙for i in range(len(list)):      #对列进行切片 list[i] = list[i].split() list[i] = ["0"]+list[i]+["0"]    #加左右的围墙list = np.array(list).astype(np.int32)row_n = len(list)col_n = len(list[0])ans_sit = dp(0,0,row_n-1,col_n-1)print("找到峰值点位于：",ans_sit)print("该峰值点大小为：",list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])f.close()

首先我的输入写在txt文本文件里，通过字符串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字符串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。

max_sit(*n)函数用于找到多个值中最大值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回最大值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数

def max_sit(*n):     #返回最大元素的位置 temp = 0 sit = 0 for i in range(len(n)):  if(n[i]>temp):   temp = n[i]   sit = i return sit

dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。

m1,m2分别是row 和col的中间值，也就是田字的中间。

def dp(s1,s2,e1,e2):  m1 = int((e1-s1)/2)+s1   #row  m2 = int((e2-s1)/2)+s2   #col

依次比较3行3列中的值找到最大值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整

 for i in range(nub):  t = max_sit(list[s1][s2+i],     #第一排     list[m1][s2+i],     #中间排     list[e1][s2+i],     #最后排     list[s1+i][s2],     #第一列     list[s1+i][m2],     #中间列     list[s1+i][e2],     #最后列     temp)  if(t==6):   pass  elif(t==0):   temp = list[s1][s2+i]   sit_row = s1   sit_col = s2+i  elif(t==1):   temp = list[m1][s2+i]   sit_row = m1   sit_col = s2+i  elif(t==2):   temp = list[e1][s2+i]   sit_row = e1   sit_col = s2+i  elif(t==3):   temp = list[s1+i][s2]   sit_row = s1+i   sit_row = s2  elif(t==4):   temp = list[s1+i][m2]   sit_row = s1+i   sit_row = m2  elif(t==5):   temp = list[s1+i][e2]   sit_row = s1+i   sit_row = m2

判断田字中最大值是不是峰值，并找不出相邻最大值

t = max_sit(list[sit_row][sit_col],   #中     list[sit_row-1][sit_col],  #上     list[sit_row+1][sit_col],  #下     list[sit_row][sit_col-1],  #左     list[sit_row][sit_col+1])  #右  if(t==0):   return [sit_row-1,sit_col-1]  elif(t==1):   sit_row-=1  elif(t==2):   sit_row+=1  elif(t==3):   sit_col-=1  elif(t==4):   sit_col+=1

缩小范围，递归求解

 if(sit_row<m1):   e1 = m1  else:   s1 = m1  if(sit_col<m2):   e2 = m2  else:   s2 = m2   return dp(s1,s2,e1,e2)

好了，到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。

除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。

大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中最大的点，继续把该点来找相邻最大点，最后一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：

#!/usr/bin/python3def dp(n): temp = (str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9])  #中 上 左 右 下 sit = temp.index(max(temp)) if(sit==0):  return str[n] elif(sit==1):  return dp(n-9) elif(sit==2):  return dp(n-1) elif(sit==3):  return dp(n+1) else:  return dp(n+9)f = open("/home/nancy/桌面/demo.txt","r")list = f.read()list = list.replace(" ","").split()  #转换为列表row = len(list)col = len(list[0])str="0"*(col+3)for x in list:      #加围墙 二维变一维 str+=x+"00"str+="0"*(col+1)mid = int(len(str)/2)print(str,mid)p = dp(mid)print (p)f.close()

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