华为OD机试 - 灰度图存储 - 矩阵（Java 2024 C卷 100分）

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2024-05-28 10:27 47阅读 0赞

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> 华为OD机试 2024C卷题库疯狂收录中，刷题[**点这里**][Link 1]

### 专栏导读 ###

本专栏收录于[《华为OD机试（JAVA）真题（A卷+B卷+C卷）》][OD_JAVA_A_B_C]。

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### 一、题目描述 ###

黑白图像常采用灰度图的方式存储，即图像的每个像素填充一个灰色阶段值，256节阶灰图是一个灰阶值取值范围为0-255的灰阶矩阵，0表示全黑，255表示全白，范围内的其他值表示不同的灰度。

但在计算机中实际存储时，会使用压缩算法，其中一个种压缩格式描述如如下：

10 10 255 34 0 1 255 8 0 3 255 6 0 5 255 4 0 7 255 2 0 9 255 21

1.  所有的数值以空格分隔；
2.  前两个数分别表示矩阵的行数和列数；
3.  从第三个数开始，每两个数一组，每组第一个数是灰阶值，第二个数表示该灰阶值从左到右，从上到下（可理解为二维数组按行存储在一维矩阵中）的连续像素个数。比如题目所述的例子， “255 34” 表示有连续 34 个像素的灰阶值是 255。

如此，图像软件在打开此格式灰度图的时候，就可以根据此算法从压缩数据恢复出原始灰度图矩阵。

请从输入的压缩数恢复灰度图原始矩阵，并返回指定像素的灰阶值。

### 二、输入描述 ###

10 10 255 34 0 1 255 8 0 3 255 6 0 5 255 4 0 7 255 2 0 9 255 21

3 4

输入包行两行，第一行是灰度图压缩数据，第二行表示一个像素位置的行号和列号，如 0 0 表示左上角像素。

### 三、输出描述 ###

输出数据表示的灰阶矩阵的指定像素的灰阶值。

#### 1、输入 ####

10 10 56 34 99 1 87 8 99 3 255 6 99 5 255 4 99 7 255 2 99 9 255 21  
3 4

#### 2、输出 ####

#### 3、说明 ####

将压缩数据恢复后的灰阶矩阵第3行第4列的像素灰阶值是99。

### 四、解题思路 ###

1.  解析输入的压缩数据，将其恢复成原始的灰度图矩阵。
2.  解析压缩数据时，我们按照每两个数一组进行解析，第一个数表示灰阶值，第二个数表示该灰阶值的连续像素个数。
3.  根据连续像素个数，依次填充原始灰度图矩阵。
4.  解析完压缩数据后，根据输入的像素位置，输出对应位置的灰阶值。

### 五、Java算法源码 ###

public class OdTest01 {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            // 读取压缩数据
            String compressedData = scanner.nextLine();
            // 读取像素位置
            String[] pos = scanner.nextLine().split(" ");
            int row = Integer.parseInt(pos[0]);
            int col = Integer.parseInt(pos[1]);
    
            // 解析压缩数据，恢复原始灰度图矩阵
            int[][] matrix = restoreGrayMatrix(compressedData);
    
            // 输出指定位置的灰阶值
            int pixel = matrix[row][col];
            System.out.println(pixel);
        }
    
        // 解析压缩数据，恢复原始灰度图矩阵
        private static int[][] restoreGrayMatrix(String compressedData) {
        
            // 将压缩数据按空格分隔成字符串数组
            String[] tokens = compressedData.split(" ");
            // 获取行数和列数
            int rows = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int cols = Integer.parseInt(tokens[1]);
            // 创建原始灰度图矩阵
            int[][] matrix = new int[rows][cols];
            // 解析压缩数据，恢复原始矩阵
            int index = 2; // 从第三个数开始解析
            int i = 0, j = 0; // 初始化矩阵的行号和列号
            while (index < tokens.length) {
        
                // 获取灰阶值和连续像素个数
                int gray = Integer.parseInt(tokens[index]);
                int count = Integer.parseInt(tokens[index + 1]);
                // 填充原始灰度图矩阵
                for (int k = 0; k < count; k++) {
        
                    matrix[i][j++] = gray;
                    if (j == cols) {
         // 到达行末尾时换行
                        i++;
                        j = 0;
                    }
                }
                index += 2; // 移动到下一组数据
            }
            return matrix;
        }
    }

### 六、效果展示 ###

#### 1、输入 ####

10 10 255 34 0 1 255 8 0 3 255 6 0 5 255 4 0 7 255 2 0 9 255 21  
3 5

#### 2、输出 ####

255

#### 3、说明 ####

将压缩数据恢复后的灰阶矩阵第3行第5列的像案灰阶值是255。

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[OD_JAVA_A_B_C]: https://blog.csdn.net/guorui_java/category_12293298.html
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