解题过程

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图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。

每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。

如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。

image.png
给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 :::

  1. /**
  2.  * @link https://leetcode.cn/problems/image-smoother/
  3.  * @title 661. 图片平滑器
  4.  * @description 图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
  5.  * 每个单元格的  平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。
  6.  * 如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值
  7.  * 给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像
  8.  * @param {number[][]} img
  9.  * @return {number[][]}
  10.  */
  11. // 解法一：
  12. // 思路：当想不到没有任何技巧的时候，最传统和基础的思路穷举每一项边界值判断，就是有点费时间，不过培养了一点耐心，不急不躁，一点一滴的写完了
  13. var imageSmoother = function (img) {
  14.   const res = [] // 新返回值
  15.   const m = img.length // 矩阵长度m
  16.   for (let i = 0; i < img.length; i++) {
  17.     const n = img[i].length // 矩阵长度n
  18.     const nums = [] // 重新计算后的 img[i] 数组
  20.     for (let j = 0; j < img[i].length; j++) { // n
  21.       // 列出当前单元格周围的元素索引位置可能性
  22.       const num00 = i - 1 < 0 || j - 1 < 0 ? -1 : img[i - 1][j - 1]
  23.       const num01 = i - 1 < 0 ? -1 : img[i - 1][j]
  24.       const num02 = i - 1 < 0 || j + 1 >= n ? -1 : img[i - 1][j + 1]
  26.       const num10 = j - 1 < 0 ? -1 : img[i][j - 1]
  27.       const num12 = j + 1 >= n ? -1 : img[i][j + 1]
  29.       const num30 = i + 1 >= m || j - 1 < 0 ? -1 : img[i + 1][j - 1]
  30.       const num31 = i + 1 >= m ? -1 : img[i + 1][j]
  31.       const num32 = i + 1 >= m || j + 1 >= n ? -1 : img[i + 1][j + 1]
  32.       const numArr = [num00, num01, num02, num10, num12, num30, num31, num32]
  33.       const newNumArr = numArr.filter(item => item !== -1)
  34.       const numArrTotal = newNumArr.reduce((a, b) => a + b, 0)
  36.       const avg = Math.floor((img[i][j] + numArrTotal) / (newNumArr.length + 1))
  37.       nums.push(avg)
  38.     }
  40.     res.push(nums)
  41.   }
  43.   return res
  44. }
  46. // 解法二：
  47. // 💡待补充...
  49. // const result = imageSmoother([[1, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) // [[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
  50. const result = imageSmoother([[100, 200, 100], [200, 50, 200], [100, 200, 100]]) // [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
  51. console.log(result)

解题感受

因为夜深了，脑子不好使了，也很困，所以一时间没有想到比较好的技巧解题，就用了传统思维穷举法来解决，等睡醒之后再慢慢优化一下解题技巧代码

参考题解