概述
时间限制: 1.0 秒
空间限制: 512 MiB
题目描述
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<n、0≤j<m)是一个 [0,L) 范围内的整数,表示对应位置像素的灰度值。 具体来说,一个 8 比特的灰度图像中每个像素的灰度范围是 [0,128)。
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<L)表示该图像中灰度值为 x 的像素个数。显然,h[0] 到 h[L−1] 的总和应等于图像中的像素总数 n⋅m。
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]。
输入格式
从标准输入读入数据。
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。 第 i+2(0≤i<n)行包含用空格分隔的 m 个整数,依次为 Ai0,Ai1,⋯,Ai(m−1)。
输出格式
输出到标准输出。
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。
样例1输入
4 4 16
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15
样例1输出
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
样例2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2输出
48 0 0 0 0 0 0 29
子任务
全部的测试数据满足 0<n,m≤500 且 4≤L≤256。
思路
直接申请一个长度为L的数组,遍历数据即可,一个for循环(将n*m的矩阵看作一个元素个数为n*m的一维数组)即可解决。
代码(C++语言)
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int n, m, L;
cin >> n >> m >> L;
int num = n * m;
int* res = new int[L]; //allocation
// init the array res
for(int i = 0; i < L; i++)
{
res[i] = 0;
}
// process data
for(int i = 0; i < num; i++)
{
int data;
cin >> data;
res[data]++;
}
//output
for(int i = 0; i < L - 1; i++)
{
cout << res[i] << " ";
}
cout << res[L - 1];
return 0;
}
最后
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