我有一个基于约束构造随机图像的应用程序。随机选择不同颜色的像素并将其放置在满足所有约束的网格中。例如(简化)，可能有一个约束，说明如果蓝色或绿色像素位于 (0,-1)，红色像素位于 (-1,-1) 和 (-1, 0)，然后放置禁止使用白色像素。这些坐标是来自当前放置位置(即其邻域)的向量。
现在我将约束存储在一个数组中并遍历它们，检查每个约束是否适用。我必须为放置在网格中的每个像素执行此操作。因此，随着添加更多约束，性能会受到影响。此外，两个约束可能会发生冲突，但检查起来并不容易。
我认为图形类型数据结构(树？)可能是一种存储所有约束的方法，这样我就可以从像素邻域中快速确定哪些(如果有)约束适用。但是我不太清楚如何使这样的结构工作，因为单个坐标可以包含多种颜色，以及如何将一组坐标/颜色与一组禁止的像素颜色联系起来。有任何想法吗？
最佳答案
您可以使用图形切割来解决这个问题。它甚至会处理提到的冲突。这基本上是它的工作原理:它尝试根据您希望最小化的成本函数分配标签。对于您的情况，成本函数可能类似于:
E(x)=infinite ; if constraint is violated
and 0 ; otherwise
Graph cut 将分配最小化此成本函数的标签。另外，它非常快速和高效，并且会收敛到最小值。看看以下两个引用:
第二个链接提供了图形切割的现成代码，您可以在其中使用自己的成本函数，该函数将被最小化(并且可以依赖于您的情况的邻居值)。
关于data-structures - 基于像素的模式识别的数据结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29686140/