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【题目描述】给定m行n列的图像各像素点的灰度值,要求用如下方法对其进行模糊化处理: 1.四周最外侧的像素点灰度值不变; 2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均(舍入到最接近的整数)。【输入】第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100,1≤m≤100。接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单
【题目描述】输入一个n行m列的黑白图像,将它顺时针旋转90度后输出。【输入】第一行包含两个整数n和m,表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100,1≤m≤100。接下来n行,每行m个整数,表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在0~255之间。【输出】m行,每行n个整数,为顺时针旋转90度后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。【输入样例】3 3【输出样例】7
【题目描述】输入一个n行m列的矩阵A,输出它的转置A^T。【输入】第一行包含两个整数n和m,表示矩阵A的行数和列数(1≤n≤100,1≤m≤100)。接下来n行,每行m个整数,表示矩阵A的元素。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在1~1000之间。【输出】m行,每行n个整数,为矩阵A的转置。相邻两个整数之间用单个空格隔开。【输入样例】3 3【输出样例】1 4 7【源程序】
【题目描述】计算两个矩阵的乘法。n×m阶的矩阵A乘以m×k阶的矩阵B得到的矩阵C 是n×k阶的,且C[i][j] = A[i][0]×B[0][j] + A[i][1]×B[1][j] + …… +A[i][m-1]×B[m-1][j](C[i][j]表示C矩阵中第i行第j列元素)。【输入】相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在1~1000之间。第一行为n, m, k,表示A矩阵是n行m列,
【题目描述】输入两个n行m列的矩阵A和B,输出它们的和A+B。【输入】第一行包含两个整数n和m,表示矩阵的行数和列数(1≤n≤100,1≤m≤100)。接下来n行,每行m个整数,表示矩阵A的元素。接下来n行,每行m个整数,表示矩阵B的元素。相邻两个整数之间用单个空格隔开,每个元素均在1~1000之间。【输出】n行,每行m个整数,表示矩阵加法的结果。相邻两个整数之间用单个空格隔开。【输入样例】3 3
【题目描述】给出两幅相同大小的黑白图像(用0-1矩阵)表示,求它们的相似度。说明:若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同,则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。【输入】第一行包含两个整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开。1≤m≤100, 1≤n≤100。之后m行,每行n个整数0或1,表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之
【题目描述】给定一个5*5的矩阵,每行只有一个最大值,每列只有一个最小值,寻找这个矩阵的鞍点。鞍点指的是矩阵中的一个元素,它是所在行的最大值,并且是所在列的最小值。例如:在下面的例子中(第4行第1列的元素就是鞍点,值为8 )。 11 3 5 6 9【输入】输入包含一个5行5列的矩阵。【输出】如果存在鞍点,输出鞍点所在的行、列及其值,如果不存在,输出"not found"。【输入样例】11 3
【题目描述】输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和。所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素。【输入】第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m<100,n<100),两者之间以一个空格分开。接下来输入的m行数据中,每行包含n个整数,整数之间以一个空格分开。【输出】输出对应矩阵的边缘元素和。【输入样例】3 3【输出样例】15【源程序】
【题目描述】给定一个5×5的矩阵(数学上,一个r×c的矩阵是一个由r行c列元素排列成的矩形阵列),将第n行和第m行交换,输出交换后的结果。【输入】输入共6行,前5行为矩阵的每一行元素,元素与元素之间以一个空格分开。第6行包含两个整数m、n,以一个空格分开(1 ≤ m,n ≤ 5)。【输出】输出交换之后的矩阵,矩阵的每一行元素占一行,元素之间以一个空格分开。【输入样例】1 2 2 1 2【输出样例】
【题目描述】输入三个自然数N,i,j(1≤i≤n,1≤j≤n),输出在一个N*N格的棋盘中(行列均从1开始编号),与格子(i,j)同行、同列、同一对角线的所有格子的位置。如:n=4,i=2,j=3表示了棋盘中的第二行第三列的格子,当n=4,i=2,j=3时,输出的结果是: (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) 同一行上格子的位置【输入】一行,三个自然数N,