一幅长宽分别为 n 个像素和 m 个像素的灰度图像可以表示为一个 n×m 大小的矩阵 A。
其中每个元素 Aij(0≤i
一副灰度图像的灰度统计直方图(以下简称“直方图”)可以表示为一个长度为 L 的数组 h,其中 h[x](0≤x 已知一副图像的灰度矩阵 A,试计算其灰度直方图 h[0],h[1],⋯,h[L−1]。 输入共 n+1 行。 输入的第一行包含三个用空格分隔的正整数 n、m 和 L,含义如前文所述。 第二到第 n+1 行输入矩阵 A。 输出仅一行,包含用空格分隔的 L 个整数 h[0],h[1],⋯,h[L−1],表示输入图像的灰度直方图。 Data Data Data Data 全部的测试数据满足 0 解题思路: 看似要处理图像,本质其实是数组下标的计数,由两个样例可以得出,只需让输入的那个数作为事先创建好的用来进行计数的数组的下标,然后让下标对应的元素加一,最后打印出计数数组即可。当然也可采用一一对比的方法,即从0到L-1一一和输入的数据对比,若相等计数则加一。这样提交后的代码虽也是满分,但相对耗时较多。 不足发现:若编译器支持用变量指定数组的长度(变长数组),不能像正常数组那样初始化。例: arr[n] = {0};这样编译器虽然不会报错,能正常运行,但这样写的提交结果会显示编译错误。如果要实现变长数组的初始化,可采用的方法有两种:for循环将每个元素赋值为0;通过memset函数将每个元素赋值为0。 解题代码: 看完觉得有觉得帮助的话不妨点赞收藏鼓励一下,有疑问或看不懂的地方或有可优化的部分还恳请朋友们留个评论,多多指点,谢谢朋友们!输入格式
第 i+2(0≤i输出格式
样例输入
4 4 16
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15
样例输出
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
样例输入
7 11 8
0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0
样例输出
48 0 0 0 0 0 0 29
评测用例规模与约定
#include