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孤独像素 I 解题分析
一、题目描述
给定一个大小为 m x n 的图像 picture ，图像由黑白像素组成，其中 'B' 表示黑色像素，'W' 表示白色像素。我们需要统计并返回图像中黑色孤独像素的数量。黑色孤独像素的定义为：如果黑色像素 'B' 所在的同一行和同一列不存在其他黑色像素，那么这个黑色像素就是黑色孤独像素。
二、示例分析
- 示例 1
-
输入：
picture = [["W","W","B"],["W","B","W"],["B","W","W"]] -
输出：
3 -
解释：全部三个
'B'都是黑色的孤独像素。在第一行中，只有一个'B'，且该列也只有这一个'B'；同理第二行和第三行的'B'也满足孤独像素的条件。
- 示例 2
-
输入：
picture = [["B","B","B"],["B","B","W"],["B","B","B"]] -
输出：
0 -
解释：每一行和每一列都有多个
'B'，不存在满足孤独像素条件的黑色像素。
三、解题思路
- 统计每行每列的黑色像素数量
-
定义两个数组
rowCounts和colCounts，分别用于记录每一行和每一列中黑色像素的数量。 -
通过两层循环遍历
picture数组，当遇到'B'时，相应的行和列的计数加一。
- 统计孤独像素数量
-
再次遍历
rowCounts数组，当某一行的黑色像素数量为1时，说明该行可能存在孤独像素。 -
对于该行，遍历列，如果遇到
'B'且该列的黑色像素数量也为1，则该黑色像素为孤独像素，孤独像素数量加一。
四、代码实现
package _531;
importjava.util.HashSet;
publicclassLeetCode531{
publicintfindLonelyPixel(char[][] picture){
int m = picture.length, n = picture[0].length;
int[] rowCounts =newint[m];
int[] colCounts =newint[n];
for(int i =0; i < m; i++){
for(int j =0; j < n; j++){
if(picture[i][j]=='B'){
rowCounts[i]++;
colCounts[j]++;
}
}
}
int lonelyCount =0;
for(int i =0; i < m; i++){
if(rowCounts[i]==1){
for(int j =0; j < n; j++){
if(picture[i][j]=='B'&& colCounts[j]==1){
lonelyCount++;
}
}
}
}
return lonelyCount;
}
}
五、复杂度分析
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