如何在 Python 中找到图形或矩阵的最大连通区域？

Question

我已经为此苦苦挣扎了几天，而在 Python 中，没有办法为 JAVA 中的矩阵执行“int [] []”。我的第一个想法是使用 DFS 方法来耗尽路径。在程序中，我设置了递归的路径。但是，没有办法总是有一条路径，这意味着我必须迭代提供的图中的所有其他节点。我是编程新手，代码可能是湿的。

我的想法是：

1. 如果当前顶点等于1，则使用DFS穷尽路径，如果有路径则计数。
2. 如果当前顶点等于0，找到下一个节点，重复第一步。

这是我的代码（不完整）

def dfs_explore(graph, current_vertex, visited_x= None, visited_y = None):
if visited_x is None:
    visited_x = []
if visited_x is None:
    visited_y = []

stack_x = []
stack_y = []

rows = len(graph)
cols = len(graph[0]) if rows else 0

if not (visited_x and visted_y):
    for x in range(cols):
        for y in range(rows):
            if graph[x][y] != 0:
                stack_x.append(x) # the column neighbours
                stack_y.append(y)
                visited.append(x)
                visited.append(y)
                path = dfs_explore(graph, graph[x][y], visited_x, visited_y)
                if path:
                    return path
                else not path:
                    stack_x.pop()
                    stack_y.pop()

Answer 1

如果您只想转换示例中的 Java 代码 一种可能性是使用 Numpy：

import numpy as np

dim_x = 5
dim_y = 4

#initialize with zeros
visited = np.zeros((dim_y, dim_x))

visited[3][3] = 1

print(visited)

另一种选择是使用简单的嵌套列表（“二维列表”）：

dim_x = 5
dim_y = 4

#initialize with zeros
visited = [[0 for _x in range(dim_x)] for _y in range(dim_y)]

visited[3][3] = 1

print(visited)

您可以看看 NetworkX。有些功能似乎可以满足您的需求，例如connected_component_subgraphs (Example 1, Example 2)

您可能需要一个函数来计算节点的凸包，有几个可用的，但我不确定 NetworkX 中是否有一个。