灰度图恢复 - 华为OD统一考试（C卷）

OD统一考试（C卷）

分值： 100分

题解： Java / Python / C++

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。

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。

输出描述

0

输出数据表示的灰阶矩阵的指定像素的灰阶值。

示例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

输出：
99

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。

示例2

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

输出：
255

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。

备注

1、系保证输入的压缩数据是合法有效的，不会出现数据起界、数值不合法等无法恢复的场景； 2、系统保证输入的像素坐标是合法的，不会出现不在矩阵中的像素； 3、矩阵的行和列数范图为:(0,100]; 4、灰阶值取值范图:[0,255];

题解

模拟题，根据像素位置的行号和列号算出像素相当于一维时的位置（从左到右，从上到下数第多少个）。

然后再遍历压缩数据，算出压缩位置的灰阶值。

Java

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

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