华为od机试真题 — 灰度图恢复(Python)
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
- 所有的数值以空格分隔;
- 前两个数分别表示矩阵的行数和列数;
- 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
这是一道模拟题,通过从压缩数据中恢复出原始的灰阶矩阵,然后根据指定的像素位置输出相应的灰阶值。
实现步骤
- 首先解析输入,获取矩阵的行数和列数,以及压缩数据。
- 根据输入的像素位置,计算其在一维矩阵中的位置。
- 遍历压缩数据,累加每组数据的像素个数,找到目标像素所在的区间,并输出其灰阶值。
Python
arr = list(map(int, input().split()))
r, c = map(int, input().split())
# 矩阵的列数
cols = arr[1]
# arr[0][0] 第1个,arr[0][1]第2个位置,因此 pos = r * cols + c + 1
pos = r * cols + c + 1
# 初始化已处理的像素数量
sum_pixels = 0
# 从压缩数据的第三个数开始,每两个数一组遍历
for i in range(3, len(arr), 2):
if sum_pixels + arr[i] >= pos:
print(arr[i-1])
break
sum_pixels += arr[i]
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