Leetcode_661 Image Smoother

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]。

"""

分析：复制矩阵，遍历矩阵中的每个元素，找到元素周围存在的元素(注意数组越界),

赋值到复制矩阵对应位置

"""

class Solution:
    def imageSmoother(self, M):
        """
        :type M: List[List[int]]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        x_len = len(M)
        y_len = len(M[0]) if M else 0

        res = [[0] * y_len for _ in M] # 复制矩阵
        for i in range(x_len):
            for j in range(y_len):
                neighbor = [
                    M[_x][_y]
                    for _x in (i - 1, i, i + 1)
                    for _y in (j - 1, j, j + 1)
                    if 0 <= _x < x_len and 0 <= _y < y_len # 判断边界
                ]
                res[i][j] = sum(neighbor) // len(neighbor)
        return res