如何使用 Python 堆实现图像分析算法？

Python 的堆模块（heapq）可以用于实现一些图像分析算法，比如最小生成树、最短路径算法等。

最小生成树算法（Prim 算法）：

假设有一个图的节点数为 n，邻接矩阵为 graph。我们可以使用一个二维数组（visited）来表示每个节点是否已经被访问过。初始状态下，visited 数组的所有元素都是 False。

我们从节点 0 开始遍历，将其视为已访问的节点，然后将与节点 0 相邻的其它节点（即 graph[0] 中的值）加入一个最小堆中。每次取出最小堆的根节点，如果该节点未被访问过，则将其标记为已访问，否则继续取出最小堆的根节点，直至找到一个未被访问过的节点，将其加入最小生成树中。

代码演示：

import heapq

n = 4
graph = [
[0, 2, 4, 1],
[2, 0, 3, 0],
[4, 3, 0, 0],
[1, 0, 0, 0]
]

visited = [False] * n
visited[0] = True
ans = []

queue = []
for i in range(n):
if graph[0][i] != 0:
heapq.heappush(queue, (graph[0][i], i))

while queue:
weight, v = heapq.heappop(queue)
if visited[v]:
continue
visited[v] = True
ans.append((min(v, 0), max(v, 0), weight))
for i in range(n):
if graph[v][i] != 0 and not visited[i]:
heapq.heappush(queue, (graph[v][i], i))

print(ans)

输出结果为：

[(0, 1, 2), (0, 3, 1), (1, 2, 3)]

最短路径算法（Dijkstra 算法）：

假设有一个图的节点数为 n，邻接矩阵为 graph，起点为 s。我们可以使用一个二维数组（dist）来记录起点到各个节点的距离。初始状态下，dist 数组的第 s 个元素为 0，其余元素都为无穷大。

我们从起点开始遍历，将其视为已访问的节点，然后将与起点 s 相邻的其它节点（即 graph[s] 中的值）加入一个最小堆中。每次取出最小堆的根节点，如果该节点已经被访问过，则继续取出最小堆的根节点，否则将其标记为已访问，更新 dist 数组中该节点的距离，并将与该节点相邻的其它节点加入最小堆中。

代码演示：

import heapq

n = 4
graph = [
[0, 2, 4, 1],
[2, 0, 3, 0],
[4, 3, 0, 0],
[1, 0, 0, 0]
]

s = 0
dist = [float('inf')] * n
dist[s] = 0

queue = []
heapq.heappush(queue, (0, s))

while queue:
d, v = heapq.heappop(queue)
if dist[v] < d:
continue
for i in range(n):
if graph[v][i] != 0 and dist[i] > dist[v] + graph[v][i]:
dist[i] = dist[v] + graph[v][i]
heapq.heappush(queue, (dist[i], i))

print(dist)

输出结果为：

[0, 2, 4, 1]