​LeetCode刷题实战533： 孤独像素 II

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！

今天和大家聊的问题叫做  孤独像素 II，我们先来看题面：

https://leetcode-cn.com/problems/lonely-pixel-ii/

Given a picture consisting of black and white pixels, and a positive integer N, find the number of black pixels located at some specific row R and column C that align with all the following rules:

Row R and column C both contain exactly N black pixels.

For all rows that have a black pixel at column C, they should be exactly the same as row R

The picture is represented by a 2D char array consisting of 'B' and 'W', which means black and white pixels respectively.

给定一幅由黑色像素和白色像素组成的图像， 与一个正整数N, 找到位于某行 R 和某列 C 中且符合下列规则的黑色像素的数量:

• 行R 和列C都恰好包括N个黑色像素。

• 列C中所有黑色像素所在的行必须和行R完全相同。

图像由一个由‘B’和‘W’组成二维字符数组表示, ‘B’和‘W’分别代表黑色像素和白色像素。

示例                         

示例:
输入: 
[['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
 ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
 ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
 ['W', 'W', 'B', 'W', 'B', 'W']] 
N = 3
输出: 6
解析: 所有粗体的'B'都是我们所求的像素(第1列和第3列的所有'B').
        0    1    2    3    4    5         列号 
0    [['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
1     ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
2     ['W', 'B', 'W', 'B', 'B', 'W'], 
3     ['W', 'W', 'B', 'W', 'B', 'W']] 
行号

以R = 0行和C = 1列的'B'为例:
规则 1，R = 0行和C = 1列都恰好有N = 3个黑色像素. 
规则 2，在C = 1列的黑色像素分别位于0，1和2行。它们都和R = 0行完全相同。

注意:
输入二维数组行和列的范围是 [1,200]。

解题

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44171872/article/details/108937629

在孤独像素1的基础上，再进一步进行判断第二个条件

class Solution {
public:
    int findBlackPixel(vector<vector<char>>& picture, int N) {
        vector<int> rows(picture.size(),0);
        vector<int> cols(picture[0].size(),0);
        //统计各行和各列的B的数量
        for(int i=0;i<picture.size();++i){
            for(int j=0;j<picture[0].size();++j){
                if(picture[i][j]=='B'){
                    ++rows[i];
                    ++cols[j];
                }
            }
        }
        int res=0;
        //再次遍历一遍进行判断
        for(int i=0;i<picture.size();++i){
            for(int j=0;j<picture[0].size();++j){
              //当前字符是B，且对应的行和列的数量是给出的N，说明满足第一个条件
                if(picture[i][j]=='B'&&rows[i]==N&&cols[j]==N){
                  //先统计出列对应的各个行是哪些
                    vector<int> tmp;
                    for(int k=0;k<picture.size();++k){
                        if(picture[k][j]=='B'){
                            tmp.push_back(k);
                        }
                    }
                    //判断列对应的各个行是否相同，既是否满足第二个条件
                    int pos=1;
                    while(pos<tmp.size()){
                        if(picture[tmp[0]]!=picture[tmp[pos]]){
                            break;
                        }
                        ++pos;
                    }
                    //若满足，则增加统计
                    if(pos==tmp.size()){
                        ++res;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

好了，今天的文章就到这里，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。

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