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法学C++中的孤独像素 I
假设我们有一张由黑白像素组成的图片，我们需要找到黑色孤独像素的数量。这里图片由一个二维字符数组表示，其中 'B' 代表黑色像素，'W' 代表白色像素。
黑色孤独像素实际上是指位于特定位置的 'B'，在同一行和同一列中没有其他黑色像素。
如果输入如下：
| W | W | B |
| W | B | W |
| B | W | W |
输出将为 3。因为所有三个 'B' 都是黑色孤独像素。
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：
n := 图片大小
m := (如果 n 非零，则为列大小，否则为 0)
定义两个大小为 n 的数组 row 和 col
ret := 0, firstRow := 0
for initialize i := 0, when i < n, update (increase i by 1), do −
for initialize j := 0, when j < m, update (increase j by 1), do −
if picture[i, j] 等于 'B'，则：
if picture[0, j] < 'Y' 且 picture[0, j] 不等于 'V'，则：
(picture[0, j] 加 1)
if i 等于 0，则：
(firstRow 加 1)
否则，如果 picture[i, 0] < 'Y' 且 picture[i, 0] 不等于 'V'，则：
(picture[i, 0] 加 1)
for initialize i := 0, when i < n, update (increase i by 1), do −
for initialize j := 0, when j < m, update (increase j by 1), do −
if picture[i, j] < 'W' 且 (picture[0, j] 等于 'C' 或 picture[0, j] 等于 'X')，则：
if i 等于 0，则：
ret := (如果 ret + firstRow 等于 1，则为 1，否则为 0)
否则，如果 picture[i, 0] 等于 'C' 或 picture[i, 0] 等于 'X'，则：
(ret 加 1)
返回 ret
示例
让我们看看下面的实现来更好地理解：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
int findLonelyPixel(vector<vector<char>>& picture) {
int n = picture.size();
int m = n ? picture[0].size() : 0;
vector<int< row(n);
vector<int< col(m);
int ret = 0;
int firstRow = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (picture[i][j] == 'B') {
if (picture[0][j] < 'Y' && picture[0][j] != 'V'){
picture[0][j]++;
}
if (i == 0)
firstRow++;
else if (picture[i][0] < 'Y' && picture[i][0] != 'V') {
picture[i][0]++;
}
}
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (picture[i][j] < 'W' && (picture[0][j] == 'C' || picture[0][j] == 'X')) {
if (i == 0)
ret += firstRow == 1 ? 1 : 0;
else if (picture[i][0] == 'C' || picture[i][0] == 'X')
ret++;
}
}
}
return ret;
}
};
main(){
Solution ob;
vector<vector<char>> v = {{'W','W','B'},{'W','B','W'},{'B','W','W'}};
cout << (ob.findLonelyPixel(v));
}输入
{{'W','W','B'},{'W','B','W'},{'B','W','W'}}输出
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