LeetCode探索（134）：661-图片平滑器题目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

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题目

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

思考

本题难度简单。

首先是读懂题意。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。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。

根据题意，我们遍历二维数组的每个元素，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 Math.floor(sum/num)。

解答

方法一：遍历

/**
 * @param {number[][]} img
 * @return {number[][]}
 */
var imageSmoother = function(img) {
  let m = img.length, n = img[0].length
  let ans = new Array(m).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0))
  for (let i = 0; i < m; i++) {
    for (let j = 0; j < n; j++) {
      let num = 0, sum = 0
      for (let x = i - 1; x <= i + 1; x++) {
        for (let y = j - 1; y <= j + 1; y++) {
          if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {
            num++
            sum += img[x][y]
          }
        }
      }
      ans[i][j] = Math.floor(sum / num)
    }
  }
  return ans
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(mnC^2)，其中 m 为给定矩阵的行数，n 为给定矩阵的列数，C=3 为过滤器的宽高。
空间复杂度：O(1)，返回值不计入空间复杂度。

参考

图片平滑器