1011 -- RLE解码

最新推荐文章于 2025-04-08 10:03:51 发布

jtahstu_akoj

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分类专栏： akoj 文章标签： akoj

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该博客介绍了一种常见的图像压缩算法——RLE（Run-Length Encoding）并提供了解码过程。RLE通过记录连续相同数据的长度来压缩数据，节省存储空间。博客中给出了一幅5x5图像的RLE压缩示例，并要求将其解码回原始矩阵形式。输入包含压缩后的数据，以x y的形式表示每串连续数据，输出则为解码后的矩阵图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RLE解码

Time Limit:1000MS Memory Limit:132768K
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Description

在计算机中，图像通常是用矩阵表示的，矩阵中的每一个元素表示了图像中在相应位置上的像素值。而为了节约空间，图像文件一般都不是直接存储在外存中，而是进行压缩后再存储在硬盘上的。在众多的图像压缩算法中，RLE压缩算法是一种使用频率很高的算法，它的原理也简单，就是是将一串连续的相同数据转化为特定的格式达到压缩的目的。如果有一幅5*5图像的内容是：

1 1 1 2 2
2 2 2 4 8
8 8 1 3 3
3 3 3 3 9
0 0 0 0 0

那么，用RLE压缩后的表示如下：

1 3
2 5
4 1
8 3
1 1
3 6
9 1

你的任务是，将压缩后的图像解压。

Input

输入的信息描述了一幅压缩后的图片，第一行是一个整数，代表着这幅图片的宽度，再接下来就是RLE数据了。
RLE数据由若干行组成，每一行的形式为：x y，
其中，x，y整数，并且都小于10000；当x和y都为0时，表示输入结束。

Output

压缩前的图像，用矩阵表示，在矩阵中，同一行中相邻的两个数据用一个空格分隔。

Sample Input

Sample Output

Source

ahstu@ICPC03

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace AK1011 {
    class Program {
        static void Main(string[] args) {
            int n = int.Parse(Console.ReadLine());
            int[] ans = new int[n * n + n + 10];
            string s;
            int k = 1;
            while ((s = Console.ReadLine()) != null) {
                string[] ss = s.Split();
                int a = int.Parse(ss[0]);
                int b = int.Parse(ss[1]);
                for (int i = 0 ; i < b ; i++)
                    ans[k++] = a;
            }
            for (int i = 1 ; i <= n * n ; i++) {
                Console.Write(ans[i] + " ");
                if (i % n == 0)
                    Console.WriteLine();
            }
            //Console.ReadLine();
        }
    }
}