在Python上用图像实现Kruskal算法

Question

网格使用存储在两个数组中的边来定义图像：

• h[x][y]给出从x,y到x+1,y的边权重
• v[x][y]给出从x,y到x,y+1的边权重

我正在尝试实现Kruskal的算法。 这非常简单 - 我可以在线找到实现并复制它们。 问题是处理边缘。 特别; 对它们进行排序令人困惑。

是否有更好的方法来存储这个特殊的边缘？ 我希望它们从每个像素到相邻的像素。 我将图像存储为i [x] [y]，边缘权重只是图像值之间的差异。

Answer 1

您需要做的是创建所有边的列表，然后对它们进行排序。 为此，您需要定义一个类Edge：

class Edge:
    def x
    def y
    def direction
    def weight

然后，解析h和v矩阵并构建edges列表。 最后，它应该有2 * N * M元素。 边缘的方向应为'h'或'v' ，具体取决于您解析的矩阵。

如果您不将h和v矩阵用于任何其他目的，则可以完全删除它们，因为您可以直接从i矩阵计算边的权重。

最后，出于算法的目的，您需要使用权重作为标准对列表进行排序：

edges.sort(key=weight)