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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
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54 4 16 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
样例1输出
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11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
样例2输入
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87 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
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148 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)
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32#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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