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题目简单的自动曝光难度易题目说明一个图像有 n 个像素点#xff0c;存储在一个长度为n的数组img里#xff0c;每个像素点的取值范围 [0#xff0c;255] 的正整数。 请你给图像每个像素点值加上一个整数k#xff08;可以是负数#xff09;#xff0c;得到新图n…题目部分
题目简单的自动曝光难度易题目说明一个图像有 n 个像素点存储在一个长度为n的数组img里每个像素点的取值范围 [0255] 的正整数。 请你给图像每个像素点值加上一个整数k可以是负数得到新图newlmg,使得新图newImg的所有像素平均值最接近中位值128。 请输出这个整数k。输入描述n个整数中间用空格分开。 例如 0 0 0 0 4个数值中间用空格分开。输出描述一个整数 k 。补充说明1n100 如有多个整数k都满足输出小的那个k 新图的像素值会自动截取到[0255]范围。当新像素值0其值会更改为0当新像 素值255其值会更改为255 例如newlmg-1 -2 256会自动更改为0 0 255。------------------------------------------------------示例示例1输入0 0 0 0输出128说明四个像素值都为0。示例2输入129 130 129 130输出-2说明-1 的均值是 128.5-2 的均值是 127.5输出较小的数 -2。 解读与分析
题目解读
题目题目给出一系列初始整数值取值范围 [ 0, 255 ]。要求给一个整数 k 可以为负数与这一系列整数数相加需要注意的是当相加的结果小于或等于 0 时取值为 0当相加结果大于 255 时取值为 255使这一系列数字的平均值接近 128。
如果存在多个整数满足条件则输出较小的那个值。
分析与思路
此题中这一系列整数的个数不超过 100。
思路非常简单直接把 k 的值设为 -255 开始 逐个与整数相加小于 0 则取 0大于 255 则取 255求和之后求平均值计算平均值与 128 差值的绝对值。 然后 k 加 1为 -254继续进行上面的操作求平均值直至 k 的最大值 255 求完平均值。最后首次出现的绝对值即为所求的 k。
在这个思路中有 2 点可以优化 1. k 的取值范围。刚才的思路中k 的取值范围是[ -255, 255 ]。最终要求所有数字的平均值接近 128。我们思考一下原始数字最大和最小的边界条件。显然当 n 个数全为 255 时平均值最大此时 k 为 -127即可保证所有数字平均值为128当 n 个数全为 0 它们平均值最小此时 k 为 128即可保证所有数字平均值为 128 。显然k 的取值范围可以缩小为 [ -127, 128 ]。 2. 平均值计算。在上面算法中我们把所有数字求和接着除以 n 求平均值然后计算与 128 差值的绝对值。在除以 n 的时候可能存在小数。而小数的计算可能存在误差造成数字不准确的额情况。为了避免误差我们可以在求和假设和为 sum之后计算 | sum - 128 * n | 保证它为最小值。稍加说明n 的最大值为 100使用 int 整形可满足取值范围。
上面的算法在[ -127, 128 ]范围内让 k 逐次和 n 个数做加法。在最坏的情况下共需要计算 256 * n 次。 代码实现
Java代码
import java.util.Scanner;/*** 简单的自动曝光* since 2023.09.09* version 0.1* author Frank**/
public class ImgPixelChange {public static void main(String[] args) {Scanner sc new Scanner(System.in);while (sc.hasNext()) {String input sc.nextLine();String[] strNumbers input.split( );int[] numbers convertStrNumbers2Int( strNumbers);processImgPixelChange( numbers );}}private static int[] convertStrNumbers2Int( String[] numbers){int[] ret new int[numbers.length];for( int i 0; i numbers.length; i ){ret[i] Integer.parseInt( numbers[i] );}return ret;}private static void processImgPixelChange( int numbers[] ){int minDiff Integer.MAX_VALUE;int AVERAGE_VALUE 128 * numbers.length;int finalK -127;for( int k -127; k 128; k ){int sum 0;for( int i 0; i numbers.length; i ){int tmpNumber numbers[i] k;if( tmpNumber 0 ){tmpNumber 0;}else if( tmpNumber 255 ){tmpNumber 255;}sum tmpNumber;}int diff Math.abs( sum - AVERAGE_VALUE );if( diff minDiff ){minDiff diff;finalK k;}} System.out.println( finalK );}
}
JavaScript代码
const rl require(readline).createInterface({ input: process.stdin });
var iter rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline async () (await iter.next()).value;
void async function() {while (line await readline()) {var strNumbers line.split( );var numbers convertStrNumbers2Int(strNumbers);processImgPixelChange(numbers);}
}();function convertStrNumbers2Int( numbers) {var ret new Array(numbers.length );for ( var i 0; i numbers.length; i) {ret[i] parseInt(numbers[i]);}return ret;
}function processImgPixelChange(numbers) {var minDiff Number.MAX_VALUE;var AVERAGE_VALUE 128 * numbers.length;var finalK -127;for (var k -127; k 128; k) {var sum 0;for (var i 0; i numbers.length; i) {var tmpNumber numbers[i] k;if (tmpNumber 0) {tmpNumber 0;} else if (tmpNumber 255) {tmpNumber 255;}sum tmpNumber;}var diff Math.abs(sum - AVERAGE_VALUE);if (diff minDiff) {minDiff diff;finalK k;}}console.log(finalK);
}
(完)
