力扣解法汇总661- 图片平滑器

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https://github.com/September26/java-algorithms

原题链接：力扣

描述：

图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。

每个单元格的  平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。

如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。

给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。

示例 1:

输入:img = [[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
示例 2:

输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.666667) = 141
对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) = 138
 

提示:

m == img.length
n == img[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= img[i][j] <= 255

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/image-smoother
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解题思路：

* 解题思路：
* 这题不难，重点是如何更优美的进行代码的编写。
* 这边的思路是遍历每一个点去求平均灰度，通过getSum方法。
* getSum方法中，遍历x轴遍历x-1,x,x+1，Y轴遍历y-1,y,y+1，共9个点，如果超过范围则跳过。
* 从而求出最终的灰度值

代码：

public class Solution661 {

    public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
        int[][] result = new int[img.length][img[0].length];
        for (int i = 0; i < img.length; i++) {
            int[] ints = img[i];
            for (int j = 0; j < ints.length; j++) {
                result[i][j] = getSum(0, j, i, img);
            }
        }
        return result;
    }

    private int getSum(int lastSum, int x, int y, int[][] img) {
        int sum = 0;
        int num = 0;
        for (int i = y - 1; i <= y + 1; i++) {
            for (int j = x - 1; j <= x + 1; j++) {
                if (i < 0 || j < 0 || i >= img.length || j >= img[0].length) {
                    continue;
                }
                sum += img[i][j];
                num++;
            }
        }
        return sum / num;
    }

}