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分析
思路
1.输入读取:读取网格的维度(M,N)和像素值到一个二维数组中。
2.迭代:遍历二维数组中的每个单元格。
3.边界检测:对于每个像素值为1的单元格,检查其八个相邻的单元格。如果任何相邻单元格的像素值为5,则增加边界计数。
4,边界计数调整:由于每个边界被计算两次(分别与相邻的两个像素1相关联),需要将计数调整为实际的边界数量。
5,输出结果:输出最终的像素1代表的物体的边界数量。
这个算法基于遍历和相邻像素的检查,以计算像素1代表的物体的边界数量。
示例1
输入
6 6
1 1 1 1 1 1
1 5 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 5
输出
2
示例2
输入
6 6
1 1 1 1 1 1
1 5 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 5 1
1 1 1 1 1 1
输出
1
代码优化:
import java.util.Scanner;public class 图像物体边界 {public static int row;public static int col;public static int[][] matrix;public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);row = in.nextInt();col = in.nextInt();matrix = new int[row][col];for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {matrix[i][j] = in.nextInt();}}for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {if (matrix[i][j] == 5) {if (i > 0 && j > 0) matrix[i - 1][j - 1] = 0;if (i > 0) matrix[i - 1][j] = 0;if (i > 0 && j < col - 1) matrix[i - 1][j + 1] = 0;if (j > 0) matrix[i][j - 1] = 0;if (i > 0 && j < col - 1) matrix[i][j + 1] = 0;if (i < row - 1 && j > 0) matrix[i + 1][j - 1] = 0;if (i < row - 1 && j < col - 1) matrix[i + 1][j + 1] = 0;}}}int count = 0;for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {if (matrix[i][j] == 0) {count++;matrix[i][j] = -1;countBorder(i, j);}}}System.out.println(count);}public static void countBorder(int i, int j) {if (i > 0 && matrix[i - 1][j] == 0) {matrix[i - 1][j] = -1;countBorder(i - 1, j);}if (i > 0 && j > 0 && matrix[i - 1][j - 1] == 0) {matrix[i - 1][j - 1] = -1;countBorder(i - 1, j - 1);}if (i > 0 && j < col - 1 && matrix[i - 1][j + 1] == 0) {matrix[i - 1][j + 1] = -1;countBorder(i - 1, j + 1);}if (j > 0 && matrix[i][j - 1] == 0) {matrix[i][j - 1] = -1;countBorder(i, j - 1);}if (j < col - 1 && matrix[i][j + 1] == 0) {matrix[i][j + 1] = -1;countBorder(i, j + 1);}if (i < row - 1 && matrix[i + 1][j] == 0) {matrix[i + 1][j] = -1;countBorder(i + 1, j);}if (i < row - 1 && j > 0 && matrix[i + 1][j - 1] == 0) {matrix[i + 1][j - 1] = -1;countBorder(i + 1, j - 1);}if (i < row - 1 && j < col - 1 && matrix[i + 1][j + 1] == 0) {matrix[i + 1][j + 1] = -1;countBorder(i + 1, j + 1);}}
}
277.【华为OD机试】图像物体的边界(深度优先搜索 (DFS)—Java&Python&C++&JS实现)_图像物体的边界华为od-CSDN博客