C ++中的孤独像素I
假设我们有一幅由黑白像素组成的图片，我们必须找到黑色孤独像素的数量。在此，图片由2D字符数组表示，该数组分别由“B”和“W”组成，分别用于黑色和白色像素。
黑色孤独像素实际上是“B”，它位于特定的位置，在该位置同一行和同一列没有任何其他黑色像素。
如果输入像-
输出将为3。因为所有三个“B”都是黑色的孤独像素。
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-
n：=图片大小
m：=（如果n为非零，则为列大小，否则为0）
定义两个数组，行和列的大小为n
ret：=0，firstRow：=0
对于初始化i：=0，当i<n时，更新（将i增加1），执行-
如果picture[i，j]与'B'相同，则-
（将图片[i，0]增加1）
（将firstRow增加1）
（将picture[0，j]增大1）
如果picture[0，j]<'Y'并且picture[0，j]不等于'V'，则-
如果我等于0，则-
否则，当picture[i，0]<'Y'并且picture[i，0]不等于'V'时，则-
对于初始化j：=0，当j<m时，更新（将j增加1），执行-
对于初始化i：=0，当i<n时，更新（将i增加1），执行-
如果picture[i，j]<'W'并且（picture[0，j]与'C'相同或picture[0，j]与'X'相同），则-
（增加ret1）
ret：=（如果ret+firstRow与1相同，则为1，否则为0）
如果我等于0，则-
否则，当picture[i，0]与'C'相同或picture[i，0]与'X'相同时，则-
对于初始化j：=0，当j<m时，更新（将j增加1），执行-
返回ret
例
让我们看下面的实现以更好地理解-
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
int findLonelyPixel(vector<vector<char>>& picture) {
int n = picture.size();
int m = n ? picture[0].size() : 0;
vector<int< row(n);
vector<int< col(m);
int ret = 0;
int firstRow = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (picture[i][j] == 'B') {
if (picture[0][j] < 'Y' && picture[0][j] != 'V'){
picture[0][j]++;
}
if (i == 0)
firstRow++;
else if (picture[i][0] < 'Y' && picture[i][0] != 'V') {
picture[i][0]++;
}
}
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (picture[i][j] < 'W' && (picture[0][j] == 'C' || picture[0][j] == 'X')) {
if (i == 0)
ret += firstRow == 1 ? 1 : 0;
else if (picture[i][0] == 'C' || picture[i][0] == 'X')
ret++;
}
}
}
return ret;
}
};
main(){
Solution ob;
vector<vector<char>> v = {{'W','W','B'},{'W','B','W'},{'B','W','W'}};
cout << (ob.findLonelyPixel(v));
}输入值
{{'W','W','B'},{'W','B','W'},{'B','W','W'}}输出结果
3