在矩阵中查找区域..？

Question

假设我有一个非常大的矩阵，其中包含 10000x10000 个元素，所有元素的值都为“0”。可以说有一些“1”的大“巢”。这些区域甚至可能是相连的，但每周都会通过一个 '1' 的“管道”相连。

我想获得一种算法，该算法可以非常快速地（如果必要的话很脏）找到这些“1”的“巢”。在这里，它不应该“分割”两个每周连接的“巢”。

知道我应该如何做这样的算法吗？

Answer 1

也许像 A* 这样的寻路算法（或者像 BFS 或 DFS 这样更简单的算法）可能适用于这种情况。

你可以：

• 通过查找小巢（忽略管道）来搜索搜索的起点。所以至少是 3x3 的 1 块
• 那么您应该从那里通过 1 进行寻路，直到您结束矩阵内的“连接组件”（诗意许可）
• 从另一个小 1 的块开始重复

Answer 2

我会说这取决于如何需要数据。如果给定两点，您需要检查它们是否在同一块 1 中，我认为@Jack 的答案是最好的。如果您对块的初始位置有所了解，这也是正确的，因为您可以将这些用作算法的起点。

如果您没有任何其他信息，也许其中一种是可能的：

如果给定一个点，您希望找到同一块中的所有元素，flood fill 将是合适的。然后，您可以在找到每个巢穴时对其进行缓存，当您获得另一个点时，首先查看它是否在已知巢穴中，如果不是，则执行洪水填充以找到该巢穴，然后将其添加到缓存中。

作为一个实现细节，当您遍历矩阵时，每一行都应该有前一行存在的嵌套集。然后，您只需针对这些嵌套而不是完整集合检查新点，以确定新点是否在已知集合中。

如果可以处理概率效应，请确保使用查找成本非常低的集合实现，例如哈希表或可能的 Bloom 过滤器。

Answer 3

1. 将矩阵变成黑白位图
2. 缩放矩阵，使大小为 N 的嵌套变为单个像素（因此，如果您寻找 10x10 的嵌套，则缩放 N=10 倍）。
3. 使用输出的剩余像素来定位巢。使用中心坐标（乘以上述因子）在矩阵中定位相同的嵌套。
4. 使用低通滤波器去除所有连接巢穴的“管道”。
5. 在位图上使用对比滤镜找到巢的边界。
6. 创建不包含嵌套的位图（即将嵌套的所有像素设置为 0）。
7. 使用加宽单个像素的滤镜来扩大巢穴的轮廓。
8. 按位AND输出7和5得到所有管道的连接点。
9. 跟随管道，看看它们是如何连接巢穴的