差分
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programming_algorithm:grid [2020/07/29] – [斜めに見る] ikatakos | programming_algorithm:grid [2020/07/29] – [実装例] ikatakos | ||
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行 65: | 行 65: | ||
$H \times W$ のグリッドにおいて、 | $H \times W$ のグリッドにおいて、 | ||
- | * $i+j$ の取り得る範囲は、$0~H+W$ | + | * $i+j$ の取り得る範囲は、$0~H+W-2$ |
- | * $i-j$ の取り得る範囲は、$-W~H$ | + | * $i-j$ の取り得る範囲は、$-W+1~H-1$(便宜的に $W-1$ を足すと、$0~H+W-2$) |
+ | ==== 実装例 ==== | ||
+ | |||
+ | ナナメ列ごとに、全てのマスを走査する。 | ||
+ | |||
+ | <sxh python> | ||
+ | h, w = 4, 5 | ||
+ | grid = [list(range(i * w, (i + 1) * w)) for i in range(h)] | ||
+ | |||
+ | for row in grid: | ||
+ | print(row) | ||
+ | # [ 0, 1, 2, 3, 4] | ||
+ | # [ 5, 6, 7, 8, 9] | ||
+ | # [10, 11, 12, 13, 14] | ||
+ | # [15, 16, 17, 18, 19] | ||
+ | |||
+ | # ↙ | ||
+ | for ij in range(h + w - 1): # i+j | ||
+ | diag = [] | ||
+ | i_min = max(0, ij - w + 1) | ||
+ | i_max = ij - max(0, ij - h + 1) | ||
+ | for i in range(i_min, | ||
+ | j = ij - i | ||
+ | diag.append(grid[i][j]) | ||
+ | print(diag) | ||
+ | # [0] | ||
+ | # [1, 5] | ||
+ | # [2, 6, 10] | ||
+ | # ... | ||
+ | |||
+ | # ↘ | ||
+ | for ij in range(-w + 1, h): # i-j | ||
+ | diag = [] | ||
+ | i_min = max(0, ij) | ||
+ | i_max = ij + min(w - 1, h - ij - 1) | ||
+ | for i in range(i_min, | ||
+ | j = i - ij | ||
+ | diag.append(grid[i][j]) | ||
+ | print(diag) | ||
+ | # [4] | ||
+ | # [3, 9] | ||
+ | # [2, 8, 14] | ||
+ | # ... | ||
+ | |||
+ | </ | ||
==== 位置合わせ ==== | ==== 位置合わせ ==== | ||
行 91: | 行 135: | ||
* 「\」方向は、左上のマスを $(i,j)$ とすると、indexは $\dfrac{i+j}{2}$(切り捨て)より開始 | * 「\」方向は、左上のマスを $(i,j)$ とすると、indexは $\dfrac{i+j}{2}$(切り捨て)より開始 | ||
- | * 「/」方向は、右上のマスを $(i,j)$ とすると、indexは $\dfrac{i-j+W}{2}$(切り捨て)より開始 | + | * 「/」方向は、右上のマスを $(i,j)$ とすると、indexは $\dfrac{i-j+W-1}{2}$(切り捨て)より開始 |