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
1 vector<vector<int>> imageSmoother(vector<vector<int>>& img) { 2 const int n = img.size(); 3 const int m = img[0].size(); 4 vector<vector<int>> ans(n, vector<int>(m)); 5 for(int i = 0; i < n; ++i){ //遍历每一个点 6 for(int j = 0; j < m; ++j){ 7 int sum = 0, num = 0; 8 for(int k = -1; k <= 1; ++k){ //遍历周围的格子 9 for(int l = -1; l <= 1; ++l){ //判断是否出界 10 if(i + k >= 0 && i + k < n && j + l >= 0 && j + l < m){ 11 ++num; //没有出界，格子个数+1 12 sum += img[i + k][j + l]; //计算总和 13 } 14 } 15 } 16 ans[i][j] = sum / num; //计算平均值 17 } 18 } 19 return ans; 20 }