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    Python3实现Two-Pass算法检测区域连通性

    技术背景 连通性检测是图论中常常遇到的一个问题,我们可以用五子棋的思路来理解这个问题五子棋中,横、竖、斜相邻的两个棋子,被认为是相连接的,而一样的道理,在一个二维的图中,只要在横、竖、斜三个方向中的一个存在相邻的情况...比如以下案例中的python数组,3号元素和5号元素就是相连接的,5号元素和6号元素也是相连接的,因此这三个元素实际上是属于同一个区域的: array([[0, 3, 0], [0, 5,...Two-Pass算法 一个典型的连通性检测的方案是Two-Pass算法,该算法可以用如下的一张动态图来演示: 该算法的核心在于用两次的遍历,为所有的节点打上分区的标签,如果是不同的分区,就会打上不同的标签...测试数据的生成 这里我们以Python3为例,可以用Numpy来产生一系列随机的0-1矩阵,这里我们产生一个20*20大小的矩阵: # two_pass.py import numpy as np import...总结概要 在本文中我们主要介绍了利用Two-Pass的算法来检测区域连通性,并给出了Python3的代码实现,当然在实现的过程中因为没有使用到Union这样的数据结构,仅仅用了字典来存储标签之间的关系,

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    离散数学--连通性和矩阵

    ,这些点我们就叫做点割集,需要注意的是,这些点需要恰到好处,怎么理解呢,就是对于一个简单的连通图而言,如果割掉v1 v3两个顶点就可以破坏这个图的连通性,那么v1 v2 v3割掉这三个顶点一定也可以破会这个图的连通性...,但是v1 v2 v3就不是恰到好处的,因为我们去掉两个顶点就可以破坏这个图的连通性了,为什么还要多此一举呢?...通过这一点运用就可以让我们更加深刻的理解点割集的定义要求; (4)下面的就是一个连通图,我们找出这个图的点割集和割点,割点就是v5v6因为只要去掉这两个点里面的任意一个,都会破坏这个图的连通性; 对于点割集而言...,v5 v6自身都是可以作为一个点割集存在的,只不过这个集合里面只有一个节点元素,v1v4也是可以作为一个点割集的,去掉这三个点也是可以破坏这个图的连通性的; 而且是恰到好处的,因为我们如果只写一个v1...或者v4都不能破坏这个连通性,如果多写就没必要呢,因为这样就多此一举了; (5)割边也叫做桥,割边就是去掉边,割掉的边也需要刚刚好;上面的图里面,e7e8都可以是单独的边割集,e5e6e9也是一个边割集的序列

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