GESP4级 图像压缩(字符串)

描述

图像是由很多的像素点组成的。如果用 0 表示黑,255 表示白,0 和 255 之间的值代表不同程度的灰色,则可以用一个字节表达一个像素(取值范围为十进制 0−255、十六进制 00−FF)。这样的像素组成的图像,称为 256 级灰阶的灰度图像。
现在希望将 256 级灰阶的灰度图像压缩为 16 级灰阶,即每个像素的取值范围为十进制 0−15、十六进制 0−F。压缩规则为:统计出每种灰阶的数量,取数量最多的前 16 种灰阶(如某种灰阶的数量与另外一种灰阶的数量相同,则以灰阶值从小到大为序),分别编号 0−F(最多的编号为 0,以此类推)。其他灰阶转换到最近的 16 种灰阶之一,将某个点灰阶数与 16 种灰阶种的一种相减,绝对值最小即为最近,如果绝对值相等,则编号较小的灰阶更近。

输入描述

输入第 1 行为一个正整数 N,表示接下来有 N 行数据组成一副 256 级灰阶的灰度图像。约定 10≤N≤20。
第 2 行开始的 N 行,每行为长度相等且为偶数的字符串,每两个字符用十六进制表示一个像素。约定输入的灰度图像至少有 16 种灰阶。约定每行最多 20 个像素。

输出描述

第一行输出压缩选定的 16 种灰阶的十六进制编码,共计 32 个字符。
第二行开始的 N 行,输出压缩后的图像,每个像素一位十六进制数表示压缩后的灰阶值。

样例输入 1 

10
00FFCFAB00FFAC09071B5CCFAB76
00AFCBAB11FFAB09981D34CFAF56
01BFCEAB00FFAC0907F25FCFBA65
10FBCBAB11FFAB09981DF4CFCA67
00FFCBFB00FFAC0907A25CCFFC76
00FFCBAB1CFFCB09FC1AC4CFCF67
01FCCBAB00FFAC0F071A54CFBA65
10EFCBAB11FFAB09981B34CFCF67
01FFCBAB00FFAC0F071054CFAC76
1000CBAB11FFAB0A981B84CFCF66

样例输出 1 

ABCFFF00CB09AC07101198011B6776FC
321032657CD10E
36409205ACC16D
B41032657FD16D
8F409205ACF14D
324F326570D1FE
3240C245FC411D
BF4032687CD16D
8F409205ACC11D
B240326878D16E
83409205ACE11D

提示

数据范围与提示

10≤N≤20

#include <bits/stdc++.h>
#include <cstring>
using namespace std;
int toint(char c){//十六进制转10进制
    if (c>='A'&&c<='F'){
        return c-'A'+10;
    }
    return c-'0';
}
int a[25][25];//保存输入数据
struct node{//不同灰度的数量
    int hd;
    int sl;
}c[300];
void myprint(int x){//将10进制打印为16进制
    char c;
    if (x>9){
        c='A'+x-10;
    }else{
        c=x+'0';
    }
    cout<<c;
}
bool cmp(node x,node y){
    if (x.sl==y.sl) return x.hd<y.hd;
    return x.sl>y.sl;
}
int main() {
    int n;
    cin>>n;
    string s;
    for (int i=1;i<=n;i++){
        cin>>s;
        int t;
        for (int j = 0; j < s.size(); j += 2) {//转换为10进制保存到数组中
            t = toint(s[j]) * 16 + toint(s[j + 1]);
            a[i][j / 2 + 1] = t;
            c[t].sl++;
        }
    }
    for (int i=1;i<=255;i++){//初始化灰度值
        c[i].hd=i;
    }
    sort(c,c+256,cmp);//排序
    for (int i=0;i<16;i++){
        myprint(c[i].hd/16);
        myprint(c[i].hd%16);
    }
    cout<<endl;
    int len=s.length()/2;
    for (int i=1;i<=n;i++){
        for (int j=1;j<=len;j++){
            int cha=256;
            int p=0;
            for (int k=0;k<=15;k++){
                if (abs(c[k].hd-a[i][j])<cha){
                    cha=abs(c[k].hd-a[i][j]);
                    p=k;
                }
            }
            myprint(p);//打印
        }
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

<think>嗯,用户需要洛谷B4069题目的题解或解题思路。首先,我要确认这个题目的具体内容。虽然用户提到了“字符排序”,但根据提供的引用,现有的参考资料并没有直接提到B4069这个题号。不过,用户提供的引用中有关于GESP题目的其他例子,比如B3851和B4004,这些可能具有类似的结构或考点。 接下来,我需要推测可能的解题方向。GESP的题目通常涉及数组操作、字符串处理、进制转换等,比如引用[2]中的图像压缩题涉及二维数组和进制转换。字符排序可能涉及字符串的处理和特定排序规则,比如按ASCII码、出现频率或其他条件排序。 可能的解题步骤包括: 1. **输入处理**:读取字符串并解析可能的参数,比如排序方式(升序、降序)或特定规则。 2. **排序规则分析**:确定题目要求的排序方式,例如先按字符出现次数排序,再按ASCII码排序。 3. **算法选择**:使用哈希表统计字符频率,然后根据规则排序。 4. **实现细节**:注意边界条件,如空字符串或特殊字符的处理。 考虑到用户可能需要具体的代码示例,我需要构造一个符合题意的Python解决方案。例如,统计字符出现次数并按频率降序、ASCII升序排列,然后将结果拼接成字符串。 同时,用户可能遇到的问题包括如何处理多个相同频率的字符以及如何高效地进行排序。因此,在解题思路中需要详细说明这些步骤,并确保代码清晰易读。 最后,根据用户提供的引用,可能需要参考类似题目的解法,比如B3851中的二维数组处理或B4004中的倍数查找方法,但这些可能需要调整以适应字符排序的具体要求。 综上所述,需要构建一个基于频率和ASCII码的排序算法,并给出相应的代码实现和步骤解释,同时指出可能的优化方法和应用场景。</think>### 洛谷 B4069 [GESP202412 四] 字符排序 题解思路 #### 题目分析 根据题目编号推测,本题可能要求对字符串中的字符按特定规则排序。参考GESP其他题目(如B3851的图像压缩[^2]),此类问题常涉及**字符串处理+排序算法**的组合应用。可能的规则包括: 1. 按字符ASCII码升序/降序排列 2. 按字符出现频率排序(高频优先) 3. 混合规则(如频率优先,ASCII码次优先) #### 解题步骤 1. **输入处理** 读取字符串及可能的排序参数(如`-d`表示降序,`-a`表示升序等) 2. **统计字符频率** 使用哈希表统计每个字符的出现次数: ```python from collections import defaultdict count = defaultdict(int) for c in s: count[c] += 1 ``` 3. **复合排序规则** 假设题目要求: - 主排序:按出现次数**降序**排列 - 次排序:相同次数的字符按ASCII码**升序**排列 ```python sorted_chars = sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], ord(x[0]))) ``` 4. **结果构造** 将排序后的字符按频次拼接: ```python result = ''.join([c * cnt for c, cnt in sorted_chars]) ``` #### 完整代码示例 ```python def sort_string(s): from collections import defaultdict count = defaultdict(int) for c in s: count[c] += 1 # 按频率降序、ASCII升序排序 sorted_items = sorted(count.items(), key=lambda x: (-x[1], ord(x[0]))) # 生成结果字符串 return ''.join([char * cnt for char, cnt in sorted_items]) # 测试用例 print(sort_string("tree")) # 输出"eetr"或"eert"(取决于题目具体要求) ``` #### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(n + k \log k)$,其中$n$为字符串长度,$k$为不同字符数量 - 空间复杂度:$O(k)$ #### 注意事项 1. 需要确认题目是否区分大小写(如`A`与`a`是否算相同字符) 2. 注意空字符串的特殊处理 3. 输出格式要求(是否需要保持原字符串长度)
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