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python函数峰值 python数值函数( 三 )

IT技术放弃


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_rowm1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_colm2):
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_rowm1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_colm2):
e2 = m2
else:
s2 = m2
return dp(s1,s2,e1,e2)

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