给定一幅由黑色像素和白色像素组成的图像, 与一个正整数N, 找到位于某行 R 和某列 C 中且符合下列规则的黑色像素的数量:
图像由一个由‘B’和‘W’组成二维字符数组表示, ‘B’和‘W’分别代表黑色像素和白色像素。
示例:
输入:
[['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
['W', 'W', 'B', 'W', 'B', 'W']]
N = 3
输出: 6
解析: 所有粗体的'B'都是我们所求的像素(第1列和第3列的所有'B').
0 1 2 3 4 5 列号
0 [['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
1 ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
2 ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'],
3 ['W', 'W', 'B', 'W', 'B', 'W']]
行号
以R = 0行和C = 1列的'B'为例:
规则 1,R = 0行和C = 1列都恰好有N = 3个黑色像素.
规则 2,在C = 1列的黑色像素分别位于0,1和2行。它们都和R = 0行完全相同。
注意:
输入二维数组行和列的范围是 [1,200]。
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类似题目:LeetCode 531. 孤独像素 I
class Solution {
public:
int findBlackPixel(vector<vector<char>>& picture, int N) {
int m = picture.size(), n = picture[0].size(), i, j;
vector<int> r(m,0), c(n,0);
//对每行,每列的黑色进行计数
//对一样的行,放到一起
unordered_map<string,unordered_set<int>> map;
string line;
for(i = 0; i < m; ++i)
{
for(j = 0; j < n; ++j)
{
line += picture[i][j];
if(picture[i][j]=='B')
r[i]++, c[j]++;
}
map[line].insert(i);//一样的行,放一起
line = "";
}
int lonely = 0, l;
for(auto it = map.begin(); it != map.end(); ++it)
{ //遍历相同的行的集合
l = *(it->second.begin());//其中一行
for(j = 0; j < n; ++j)
{ //遍历其列
if(picture[l][j]=='B' && r[l]==N && c[j]==N && N==it->second.size())
lonely += N;//这一列中有N个黑色
}
}
return lonely;
}
};
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