Python非再帰的な深さの最初の検索

Question

バイナリイメージ内の接続されたコンポーネントを識別するためのコードを記述しました。私は再帰的な深さの最初の検索を使用しています。しかし、いくつかの画像では、Python再帰制限では十分ではありません。コンピュータでサポートされている最大限の制限に上限を増やしても、一部の画像ではまだプログラムが失敗します。どのようにしてDFSを繰り返し実装できますか？それとも他に良い解決策がありますか？

マイコード：

count=1 
height = 4 
width = 5 
g = np.zeros((height+2,width+2)) 
w = np.zeros((height+2,width+2)) 
dx = [-1,0,1,1,1,0,-1,-1] 
dy = [1,1,1,0,-1,-1,-1,0] 

def dfs(x,y,c): 
    global w 
    w[x][y]=c 
    for i in range(8): 
     nx = x+dx[i] 
     ny = y+dy[i] 
     if g[nx][ny] and not w[nx][ny]: 
      dfs(nx,ny,c) 

def find_connected_components(image): 
    global count,g 
    g[1:-1,1:-1]=image 
    for i in range(1,height+1): 
      for j in range(1,width+1): 
        if g[i][j] and not w[i][j]: 
         dfs(i,j,count) 
         count+=1 

mask1 = np.array([[0,0,0,0,1],[0,1,1,0,1],[0,0,1,0,0],[1,0,0,0,1]]) 
find_connected_components(mask1) 
print mask1 
print w[1:-1,1:-1] 

入力と出力：

[[0 0 0 0 1] 
[0 1 1 0 1] 
[0 0 1 0 0] 
[1 0 0 0 1]] 
[[ 0. 0. 0. 0. 1.] 
[ 0. 2. 2. 0. 1.] 
[ 0. 0. 2. 0. 0.] 
[ 3. 0. 0. 0. 4.]] 

Answer 1

1. は、
2. は、それぞれの場所を訪問し、whileループを使用して訪問する場所のリストを持っているからそれを飛び出ますあなたがするようにリスト。そのよう

：

def dfs(x,y,c): 
    global w 
    locs = [(x,y,c)] 
    while locs: 
     x,y,c = locs.pop() 
     w[x][y]=c 
     for i in range(8): 
      nx = x+dx[i] 
      ny = y+dy[i] 
      if g[nx][ny] and not w[nx][ny]: 
       locs.append((nx, ny, c))