计算二维数组中两个单元格之间的曼哈顿距离

简介

曼哈顿距离（Manhattan Distance）是指在平面上，两点之间的距离以横纵坐标的距离之和表示。 在二维数组中，两个单元格之间的曼哈顿距离即为它们的行之差（绝对值）与列之差（绝对值）之和。

实现

考虑实现一个函数 manhattanDistance()，用于计算给定二维数组 grid 中 (x1, y1) 和 (x2, y2) 两个单元格之间的曼哈顿距离。

def manhattanDistance(grid: List[List[int]], x1: int, y1: int, x2: int, y2: int) -> int:
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)

其中，List 是 Python 中的一种数据结构，用于表示列表。List[List[int]] 表示的是一个二维数组，int 表示数组中元素的类型为整数。

函数参数解释

• grid：表示一个二维数组。
• x1：表示第一个单元格的行数。
• y1：表示第一个单元格的列数。
• x2：表示第二个单元格的行数。
• y2：表示第二个单元格的列数。

示例

我们来看一个示例，假设有一个 3x3 的二维数组：

grid = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

求 (0, 0) 和 (2, 2) 两个单元格之间的曼哈顿距离：

print(manhattanDistance(grid, 0, 0, 2, 2))    # 输出 4

总结

本文介绍了如何计算二维数组中两个单元格之间的曼哈顿距离。通过 manhattanDistance() 函数，我们可以轻松地计算任意两个单元格之间的曼哈顿距离。