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

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

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

1. 首先解析输入，获取矩阵的行数和列数，以及压缩数据。
2. 根据输入的像素位置，计算其在一维矩阵中的位置。
3. 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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