问Python -将列表中的元素与“neighbour”元素进行比较

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通过使用numpy或其他替代方法，您可以获得更快、甚至更简单的代码(有关详细信息，请参阅下面的内容)。但从理论的角度来看，就算法复杂度而言，你能得到的最好结果是O(N*M)，而且你可以用你的设计做到这一点(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，比这少一点，因为许多单元的邻居少于8个)。在算法上，你不可能比O(N * M)做得更好。所以，你的任务完成了。

(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，而不会对性能产生重大影响。例如，通过正确压缩a、a[1:]和a[2:]，可以很容易地在列表a中的相邻三元组上创建一个分组，并且可以将其扩展到相邻的二维Nonet。但我认为在这种情况下，编写显式neighbors迭代器和显式for循环遍历矩阵只会使代码变得更加复杂。)

然而，实际上，您可以通过各种方式获得更快的速度。例如：

• 使用numpy，你可能会快一个数量级。当你迭代一个紧密的循环和做简单的算术时，这是Python特别慢的事情之一，numpy可以用C(或Fortran) instead.
• Using你最喜欢的GPGPU库来做这件事，你可以显式地向量化你的operations.
• Using multiprocessing，你可以把矩阵分成几个部分，在单独的核心(甚至是单独的机器)上并行执行多个部分。

当然，对于单个4x6矩阵，所有这些都不值得使用…*可能除了numpy之外，它可以使您的代码更简单、更快，只要您可以用矩阵/广播术语自然地表达您的操作。

事实上，即使您不能以这种方式轻松地表达事物，使用numpy来存储矩阵可能会使事情变得更简单(并节省一些内存，如果这很重要的话)。例如，numpy可以让您自然地访问矩阵中的单个列，而在纯Python语言中，您需要编写类似[row[col] for row in matrix]的代码。

那么，你将如何用numpy解决这个问题呢？

首先，在深入研究之前，您应该先阅读numpy.matrix和ufunc (或者，更好的，一些更高级的教程，但我没有推荐的教程)。

不管怎样，这取决于你对每一组邻居做了什么，但有三个基本的想法。

首先，如果你能把你的运算转换成简单的矩阵运算，那总是最简单的。

如果没有，你可以通过在每个方向上移动矩阵来创建8个“邻居矩阵”，然后对每个邻居执行简单的操作。对于某些情况，从外圈中具有合适的“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，对于某些操作，您不需要大小相同的矩阵，因此您可以只裁剪矩阵来创建邻居。

例如，将输入作为Game of Life的固定6x4电路板

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，并且可能说明您的实际问题。)