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编程世界总是离不了算法
最近在看框架源码时，会有很多算法的实现逻辑，有时候会感到吃力
于是决定蹭着假期，加强算法和数据结构相关的知识
那怎么提升呢？
其实我知道算法这东西没有捷径，多写多练才能提升，于是我开启我的LeetCode刷题之旅
第一阶段目标是：200道，每天1到2篇
为了不乱，本系列文章目录分为三部分：
- 今日题目：xxx
- 我的思路
- 代码实现
今天题目：661. 图片平滑器
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）。
给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。
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
来源：力扣（LeetCode） 链接：leetcode-cn.com/problems/im… 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
我的思路
根据题目很直观的知道，每一个格子的值等于格子所在九宫格的平均值，直接遍历求值
需要考虑的是，在边缘的格子并不是完整的九宫格，对求值的范围进行边界处理
数组遍历完后得到的结果就是答案
代码实现
/**
* @param {number[][]} M
* @return {number[][]}
*/
var imageSmoother = function(M) {
//结果数组
let res=[];
for(let i=0;i<M.length;i++){
//行数和列数
const rLen=M.length;
const cLen=M[i].length;
//每一行数组
let line=[]
for(let j=0;j<cLen;j++){
let count=0,sum=0;
//判断i和j的边间
for(let r=Math.max(i-1,0);r<=Math.min(i+1,rLen-1);r++){
for(let c=Math.max(j-1,0);c<=Math.min(j+1,cLen-1);c++){
sum+=M[r][c];
count++;
}
}
line.push(Math.floor(sum/count));
}
res.push(line);
}
return res;
};
总结
实现方式其实有很多，这里仅供参考~
由于刚开始刷题，也不知道从哪里刷好，如果前辈们有好的建议，希望不吝赐教，感谢🌹
