图片平滑器
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]。
思路
题目给了我们一个2d M array,让我们平滑处理图片。对于每一个cell,把它更新为 以自身为中心 3x3 的平均值。
就用常规方法做,新设一个 res[][] array,遍历M,对于每一个cell, 遍历以它为中心的3x3的cells,得到平均值,存入res。
需要注意的就是,3x3的边界问题。
class Solution
{
public int[][] imageSmoother(int[][] M)
{
int rows = M.length;
int cols = M[0].length;
int[][] res = new int[rows][cols]; for(int i=0; i<rows; i++)
{
for(int j=0; j<cols; j++)
{
int sum = 0;
int count = 0;
// sum 3x3 area and take care of the boundary
for(int x=Math.max(0,i-1); x<=Math.min(rows-1, i+1); x++)
{
for(int y=Math.max(0, j-1); y<=Math.min(cols-1, j+1); y++)
{
sum += M[x][y]; // sum up cells value
count++; // count cells number
}
} res[i][j] = sum / count; // get average value
}
} return res;
}
}