领域均值java解题【一维前缀和思路】

图像滤波与卷积运算:原理、实现与优化实践 图像滤波是数字图像处理中的核心技术,通过卷积运算实现像素邻域的加权计算。从数学原理看,卷积核与图像局部区域的点积运算构成了滤波基础,而OpenCV等工具库提供了高效实现。在工程实践中,线性滤波(如高斯滤波)通过频域乘积等效实现平滑降噪,非线性滤波(如中值滤波)则擅长处理脉冲噪声。深度学习框架中的卷积运算实为互相关操作,边界处理策略(如反射填充)直接影响处理效果。典型应用场景包括医学影像去噪、自动驾驶环境感知等,其中3×3卷积核和σ=1.0的高斯参数成为通用配置。随着FFT加速和可分离卷积等优化技术的普及,大 阅读详情
题目

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输入

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输出

输出一个整数,表示输入灰度图像中处于较暗区域的像素总数。

输入样例1

4 16 1 6
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15

输出样例1

7

输入样例2

11 8 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7
7 0 0 0 7 0 0 0 7 0 7
7 0 0 0 0 7 0 0 7 7 0
7 0 0 0 0 0 7 0 7 0 0
7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0
0 7 0 0 0 7 0 0 7 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

输出样例2

83

题解

思路:一维前缀和,有兴趣可以使用二维前缀和

package package2021_11;

import java.util.Scanner;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int n=sc.nextInt();
		int l=sc.nextInt();
		int r=sc.nextInt();
		int t=sc.nextInt();
		int count=0;//表示结果
		int[][] nums=new int[n][n+1];
		//获得前缀和
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			for (int j = 0; j <n; j++) {
				int a=sc.nextInt();
				nums[i][j+1]=nums[i][j]+a;
			}
		}
		
		//数据处理
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			for (int j = 0; j < n; j++) {
				int res=0;
				//获取前后坐标
				int row1=(i-r)>=0?(i-r):0;
				int col1=(j-r)>=0?(j-r):0;
				int row2=(i+r)<n?(i+r):n-1;
				int col2=(j+r)<n?(j+r):n-1;
				//表示上面方框的数量大小
				int num=(col2-col1+1)*(row2-row1+1);
				for (int k = row1; k <=row2; k++) {
					res+=(nums[k][col2+1]-nums[k][col1]);
				}
				
				if(res<=num*t) 
					count++;
			}
		}
		
		System.out.println(count);
		
	}
	
}

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@@老胡
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