Leetcode.733 图像渲染
题目链接
Leetcode.733 图像渲染 easy
题目描述
有一幅以 m x n
的二维整数数组表示的图画 image
,其中 image[i][j]
表示该图画的像素值大小。
你也被给予三个整数 sr
, sc
和 newColor
。你应该从像素 image[sr][sc]
开始对图像进行 上色填充 。
为了完成 上色工作 ,从初始像素开始,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 newColor
。
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。
示例 2:
输入: image = [[0,0,0],[0,0,0]], sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,2]]
提示:
- m = = i m a g e . l e n g t h m == image.length m==image.length
- n = = i m a g e [ i ] . l e n g t h n == image[i].length n==image[i].length
- 1 < = m , n < = 50 1 <= m, n <= 50 1<=m,n<=50
- 0 < = i m a g e [ i ] [ j ] , n e w C o l o r < 2 16 0 <= image[i][j], newColor < 2^{16} 0<=image[i][j],newColor<216
- 0 < = s r < m 0 <= sr < m 0<=sr<m
- 0 < = s c < n 0 <= sc < n 0<=sc<n
解法:dfs
我们用
v
i
s
[
i
]
[
j
]
vis[i][j]
vis[i][j] 代表
(
i
,
j
)
(i,j)
(i,j) 是否被方问过。初始为 false
,访问之后设置为 true
。
从 ( s r , s c ) (sr,sc) (sr,sc) 开始,将所有颜色为 i m a g e [ s r ] [ s c ] image[sr][sc] image[sr][sc] 的位置涂成 n e w C o l o r newColor newColor。
时间复杂度: O ( m n ) O(mn) O(mn)
C++代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int color) {
int m = image.size() , n = image[0].size();
bool vis[m][n];
memset(vis,false,sizeof vis);
function<void(int,int,int)> dfs = [&](int i,int j,int c) -> void{
//越界 或者 已经被访问过
if(i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || vis[i][j]) return;
//颜色和初始的颜色不同
if(image[i][j] != c) return;
image[i][j] = color;
vis[i][j] = true;
dfs(i + 1,j,c);
dfs(i - 1,j,c);
dfs(i,j + 1,c);
dfs(i,j - 1,c);
};
dfs(sr,sc,image[sr][sc]);
return image;
}
};
相关文章
- 旋转图像
- opencv 图像resize
- 数字图像处理 图像形态学处理 孔洞填充
- Atiitt 图像处理的常见功能业务用途与类库与功能实现 目录 1. 常见业务场景3 1.1. 缩略图 蒙版遮罩挖空3 1.2. 区域裁剪,水印,旋转3 1.3. 判断图像大小分辨率要求
- transform.SimilarityTransform()==>图像的相似变换=等距变换(平移+旋转变换)+均匀尺度缩放
- Leetcode 733. 图像渲染(牛,做出来了)
- Qt中用QLabel显示OpenCV中Mat图像数据出现扭曲现象的解决
- 实现二值图像连通区标记之区域生长法
- 【youcans 的图像处理学习课】3. 图像的创建与修改
- 【OpenCV 例程200篇】30. 图像的缩放(cv2.resize)
- TensorFlow:实战Google深度学习框架(六)图像数据处理
- 【CV】第 5 章:图像分类的迁移学习
- 手把手教你用Pytorch训练图像分类网络
- yolo loss 将图像标注的真实事坐标转换到anchor坐标