算法32---图片平滑器

1、题目：

包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ，平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均，如果周围的单元格不足八个，则尽可能多的利用它们。

示例 1:

输入:
[[1,1,1],
 [1,0,1],
 [1,1,1]]
输出:
[[0, 0, 0],
 [0, 0, 0],
 [0, 0, 0]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0

注意:

1. 给定矩阵中的整数范围为 [0, 255]。
2. 矩阵的长和宽的范围均为 [1, 150]。

2、思路：

重点在采用额外的空间来去掉重复部分。

3、代码：

    def imageSmoother(self, M):
        """
        :type M: List[List[int]]
        :rtype: List[List[int]]
        """
        #使用空间
        r , c = len(M),len(M[0])
        res = [[0 for i in range(c)] for j in range(r)]
        for i in range(r):
            for j in range(c):
                neighbor = [
                    M[i-1][j-1] if i-1 >= 0 and j-1 >= 0 else -1,
                    M[i-1][j] if i-1 >= 0 else -1,
                    M[i-1][j+1] if i-1 >=0 and j+1 < c else -1,
                    M[i][j+1] if j+1 < c else -1,
                    M[i][j-1] if j-1 >= 0 else -1,
                    M[i+1][j] if i+1 < r else -1,
                    M[i+1][j-1] if i+1 < r and j-1 >= 0 else -1,
                    M[i+1][j+1] if i+1 < r and j+1 < c else -1
                ]
                count = neighbor.count(-1)
                res[i][j] = int((sum(neighbor) + count + M[i][j]) /(9 - count))
        return res