华为OD机试真题——简单的自动曝光平均像素(2025B卷:100分)Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现

article/2025/6/19 2:15:18

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2025 B卷 100分 题型

本专栏内全部题目均提供Java、python、JavaScript、C、C++、GO六种语言的最佳实现方式;
并且每种语言均涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、3个测试用例以及综合分析;
本文收录于专栏:《2025华为OD真题目录+全流程解析+备考攻略+经验分享》

华为OD机试真题《简单的自动曝光平均像素》:


文章快捷目录

题目描述及说明

Java

python

JavaScript

C

GO


题目名称:简单的自动曝光平均像素


知识点:数组遍历、数学计算(均值优化)
时间限制:1秒
空间限制:256MB
限定语言:不限


题目描述

一个图像有n个像素点,存储在一个长度为n的数组img里,每个像素点的取值范围为[0,255]的正整数。请你给图像每个像素点值加上一个整数k(可以是负数),得到新图newImg,使得新图newImg的所有像素平均值最接近中位值128。请输出这个整数k

输入描述
输入为n个整数,中间用空格分开。

输出描述
输出一个整数k

备注

  • 1 <= n <= 100
  • 如有多个整数k满足条件,输出最小的那个k
  • 新图的像素值会自动截取到[0,255]范围。当新像素值<0时,其值会更改为0;当新像素值>255时,其值会更改为255
    (例如:newImg="-1 -2 256"会自动更改为"0 0 255"

示例

  • 输入:0 0 0 0
    输出:128
    解释:四个像素值均为0,增加128后平均值为128。
  • 输入:129 130 129 130
    输出:-2
    解释:k=-1时均值为128.5,k=-2时均值为127.5,输出较小的-2

Java

问题分析

题目要求在给定像素数组的基础上,找到一个整数k,使得每个像素值加上k后截断到[0,255]范围内的新像素平均值最接近128。若有多个k满足条件,选择最小的k。


解题思路

  1. 遍历所有可能的k值:由于像素值范围是[0,255],k的有效范围是[-255, 255]。
  2. 计算截断后的像素值:对每个k,计算每个像素加上k后的值,并截断到[0,255]。
  3. 求平均值并比较:计算截断后的像素平均值与128的绝对差,记录差值最小的k,若差值相同则取较小的k。

代码实现

import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);String[] parts = scanner.nextLine().split(" ");int n = parts.length;int[] img = new int[n];for (int i = 0; i < n; i++) {img[i] = Integer.parseInt(parts[i]);}int bestK = -256; // 初始值设为无效的-256double minDiff = Double.MAX_VALUE;// 遍历k的可能范围[-255, 255]for (int k = -255; k <= 255; k++) {long sum = 0;for (int x : img) {int adjusted = x + k;adjusted = Math.max(0, Math.min(255, adjusted)); // 截断到[0,255]sum += adjusted;}double average = (double) sum / n;double diff = Math.abs(average - 128);// 更新最优解if (diff < minDiff || (diff == minDiff && k < bestK)) {minDiff = diff;bestK = k;}}System.out.println(bestK);}
}

代码详解

  1. 输入处理

    String[] parts = scanner.nextLine().split(" ");
    int[] img = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {img[i] = Integer.parseInt(parts[i]);
    }
    
    • 将输入字符串分割并转换为整数数组 img
  2. 遍历k的范围

    for (int k = -255; k <= 255; k++) {
    
    • 遍历k从-255到255,覆盖所有可能的有效值。
  3. 计算截断后的像素和

    int adjusted = x + k;
    adjusted = Math.max(0, Math.min(255, adjusted));
    sum += adjusted;
    
    • 对每个像素x,计算x +k并截断到[0,255],累加总和。
  4. 求平均值与差值

    double average = (double) sum / n;
    double diff = Math.abs(average - 128);
    
    • 计算平均值和与128的绝对差。
  5. 更新最优解

    if (diff < minDiff || (diff == minDiff && k < bestK)) {minDiff = diff;bestK = k;
    }
    
    • 若当前差值更小,或差值相同但k更小,则更新最优解。

示例测试

  1. 输入1

    0 0 0 0
    

    输出

    128
    

    说明:k=128时,所有像素变为128,均值为128。

  2. 输入2

    129 130 129 130
    

    输出

    -2
    

    说明:k=-2时均值为127.5,k=-1时均值为128.5,选择较小的k=-2。

  3. 输入3

    255 255
    

    输出

    -127
    

    说明:k=-127时,像素值变为128,均值为128。


综合分析

  1. 时间复杂度

    • O(511n),其中n为像素数量。遍历511次k,每次遍历n个像素。
  2. 空间复杂度

    • O(n),存储像素数组。
  3. 正确性</


http://www.hkcw.cn/article/JvxiYhdxCB.shtml

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