目录
- 一、题目描述
- 二、输入描述
- 三、输出描述
- 四、备注
- 五、解题思路
- 六、Python算法源码
- 七、效果展示
- 1、输入
- 2、输出
- 3、说明
- 4、再输入
- 5、输出
- 6、说明
一、题目描述
一个图像有 n 个像素点,存储在一个长度为 n 的数组 img 里,每个像素点的取值范围[0,255]的正整数。
请你给图像每个像素点值加上一个整k(可以是负数),得到新图 newlmg,使得新图 newlmg 的所有像素平均值最接近中位值 128。
请输出这个整数 k。
二、输入描述
n 个整数,中间用空格分开。
三、输出描述
一个整数 k。
四、备注
1 <= n <= 100。
如有多个整数 k 都满足,输出小的那个 k;
新图的像素值会自动截取到[0,255]范围。当新像素值<0,其值会更改为0,当新像素值>255,其值会更改为 255:例如 newlmg=”-1 -2 256”,会自动更改为”0 0 255"
五、解题思路
- 读取输入的整数数组 nums;
- 初始化变量 num 为数组长度,表示像素点的个数;
- 初始化变量 diff 为最大值,用于记录当前差值的绝对值;
- 初始化变量 ret 为 null,用于记录最小差值对应的整数 k;
- 使用循环遍历 k的取值范围从 -127 到 128;
- 计算每个取值 k 对应的新图像像素值总和 sum;
- 对于每个像素值,将其加上 k 并进行范围限制,使得新像素值在 [0, 255] 范围内;
- 更新 sum 为新图像像素值的总和;
- 计算当前平均值与中位值 128 的差值的绝对值 tempDiff;
- 如果 tempDiff 小于 diff,更新 diff 为 tempDiff,并更新 ret 为当前 k;
- 如果 tempDiff 等于 diff 且 ret 不为 null,说明存在多个整数 k 满足条件,选择较小的 k 更新 ret;
- 输出结果 ret;
六、Python算法源码
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String str = sc.nextLine();
int[] nums = Arrays.stream(str.split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
// 输入数字个数
int num = nums.length;
double diff = Integer.MAX_VALUE;
Integer ret = null;
for (int k = -127; k <= 128; k++) {
double sum = 0;
for (Integer val : nums) {
int temp = val + k;
// 像素大于255时,取255
temp = Math.min(temp, 255);
// 像素小于0时,取0
temp = Math.max(0, temp);
sum += temp;
}
double tempDiff = Math.abs(sum / num - 128);
if (tempDiff < diff) {
diff = tempDiff;
ret = k;
} else if (tempDiff == diff && ret != null) {
// 多个整数 k 都满足,返回小的
ret = Math.min(ret, k);
}
}
System.out.println(ret);
}
七、效果展示
1、输入
0 0 0 0
2、输出
128
3、说明
每个加128,都为128,最接近128。哈哈~~
有的人会说,哪有这么简单的事情~~
4、再输入
120 122 130 150
5、输出
-3
6、说明
当为-2时,变为118 120 128 148,中位数是128.5。
当为-3时,变为117 119 127 147,中位数是127.5。
输出较小的数-3。
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