LeetCode-733. 图像渲染

最新推荐文章于 2024-07-29 21:34:56 发布

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本文深入探讨了图像渲染算法，特别是针对二维整数数组表示的图像，介绍如何通过深度优先搜索和广度优先搜索进行图像区域的渲染。文章详细解释了从指定起点开始，如何递归地改变与起始像素相同颜色的相邻像素，直至整个区域被新颜色覆盖的过程。

733. 图像渲染

有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。

给你一个坐标 (sr, sc) 表示图像渲染开始的像素值（行，列）和一个新的颜色值 newColor，让你重新上色这幅图像。

为了完成上色工作，从初始坐标开始，记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为新的颜色值。

最后返回经过上色渲染后的图像。
示例 1:

输入: 
image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]
sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 
在图像的正中间，(坐标(sr,sc)=(1,1)),
在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。
注意，右下角的像素没有更改为2，
因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。

深度优先搜索+剪枝

搜索初始坐标的四个方向，如果有，接着搜索该点的四个方向，很简单的深搜思想；如果初始点的颜色与newColor一样，那就不用搜了。

class Solution {
private:
    const int dis[4][2] = {0,1,1,0,0,-1,-1,0};
    //int books[55][55] = {0};
public:
    vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int newColor) {
        if(image[sr][sc] == newColor) return image;
        const int ant = image[sr][sc];
        image[sr][sc] = newColor;
        //books[sr][sc] = 1;
        dfs(image,sr,sc,newColor,ant);
        return image;  
    }
    void dfs(vector<vector<int>>& image,int x,int y,int newColor,const int ant)
    {
        for(int i = 0;i<4;i++)
        {
            int dx = x+dis[i][0];
            int dy = y+dis[i][1];
            if(dx<0 || dx>=image.size() || dy<0 || dy>=image[x].size() || image[dx][dy] != ant )
            {
                continue;
            }
            image[dx][dy] = newColor;
            //books[dx][dy] = 1;
            dfs(image,dx,dy,newColor,ant);
        }
    }
};

广搜+剪枝

const static auto io_speed_up=[](){
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);
    return 0;
}();

class Solution {
private:
    const int dis[4][2]={0,1,1,0,0,-1,-1,0};
    queue<pair<int,int>> q;
    pair<int,int> p;
public:
    vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int newColor) {
        if(image[sr][sc] == newColor) return image;
        const int ant = image[sr][sc];
        image[sr][sc] = newColor;
        q.push(make_pair(sr,sc));
        while(!q.empty())
        {
            p = q.front();
            q.pop();
            for(int i=0;i<4;i++)
            {
                int dx = p.first + dis[i][0];
                int dy = p.second + dis[i][1];
                if(dx<0 || dx>=image.size() || dy<0 || dy>=image[sr].size() || image[dx][dy]!=ant) 
                    continue;
                image[dx][dy] = newColor;
                q.push(make_pair(dx,dy));
            }
        }
        return image;
    }
};