【数组篇】661. 图片平滑器

485. 最大连续 1 的个数。

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）。

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

算法分析

解题思路

按照题目的要求，我们直接依次计算每一个位置平滑处理后的结果即可。

具体地，对于位置 (i,j)，我们枚举其周围的九个单元是否存在，对于存在的单元格，我们统计其数量num与总和sum，那么该位置平滑处理后的结果即为sum/num

class Solution {
    public int[][] imageSmoother(int[][] M) {
        int len = M.length;
        int[][] ans = new int[len][M[0].length];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = 0; j < M[i].length; j++) {
                ans[i][j] = getAverage(i, j, M);
            }
        }
        return ans;
    }


    private int getAverage(int m, int n, int[][] M) {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (int i = m - 1; i <= m + 1; i++) {
            if (i < 0 || i >= M.length) {
                continue;
            }
            for (int j = n - 1; j <= n + 1; j++) {
                if (j < 0 || j >=  M[i].length) {
                    continue;
                }
                sum += M[i][j];
                count++;
            }
        }
        return sum / count;
    }
}

复杂性分析

时间复杂度：O(mnC^2)
空间复杂度：O(1)