包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。 你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) , 平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均,如果周围的单元格不足八个,则尽可能多的利用它们。
示例 1:
输入:
[[1,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]]
输出:
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
注意:
给定矩阵中的整数范围为 [0, 255]。
矩阵的长和宽的范围均为 [1, 150]。
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class Solution {
public:
vector<vector<int>> imageSmoother(vector<vector<int>>& M) {
vector<vector<int>> dir = {{1,0},{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,1},{1,-1},{-1,1},{-1,-1}};
int i, j, x, y, k, sum, count;
int m = M.size(), n = M[0].size();
vector<vector<int>> ans(M);
for(i = 0; i < m; ++i)
{
for(j = 0; j < n; ++j)
{
sum = M[i][j];
count = 1;
for(k = 0; k < 8; ++k)
{
x = i+dir[k][0];
y = j+dir[k][1];
if(x>=0 && x<m && y>=0 && y<n)
{
sum += M[x][y];
count++;
}
}
ans[i][j] = sum/count;
}
}
return ans;
}
};
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