Leetcode 661 - image smoother - I learn the algorithm from the blog.

Leetcode 661 - Image smoother

Analysis and source code from the blog:
https://koalatree.github.io/2017/10/23/LeetCode-661%EF%BC%9AImage%20Smoother%20(%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%B9%B3%E6%BB%91)/


问题解析：

给定表示图像灰度的二维整数矩阵M，平滑图像，使每个单元格的灰度值成为所有包括周围8个单元格及其本身的平均灰度（舍入）。
如果周围的单元格小于8个，则使用尽可能多的单元格。

Answer
Solution 1：
题目简单，遍历实现即可。

对于这样的题目，我们一般来说第一反应是对每个点分三种情况进行讨论，处于角落的点用4个平滑，处于边的点用6个平滑，其它点
用9个平滑。
虽然上面直观的想法的算法运行时间可能不会很高，但是在实现上比较繁琐，这里我们换一个角度考虑。对于每一个点（暂时不考虑
边角处点），计算该点的平滑时，共需要计算其本身及周围的9个点，也就是在该点的基础上在行和列上分别进行{-1,0,1}的索引计算，
实现从左上角（-1,1）到右下角（1,1）的全部位置索引。我们用两个这样的for循环来实现。在进行计算前加入一个判断函数，来判断
这样的点是否超出矩阵范围，如果超出则不进行计算。


题目价值不高，理解就可以。

class Solution {
    public int[][] imageSmoother(int[][] M) {
        if (M == null) return null;
        int rows = M.length;
        if (rows == 0) return new int[0][];
        int cols = M[0].length;
        
        int result[][] = new int[rows][cols];
        
        for (int row = 0; row < rows; row++){
            for (int col = 0; col < cols; col++){
                int count = 0;
                int sum = 0;
                for (int rInc : new int[]{-1, 0, 1}){
                    for (int cInc : new int[]{-1, 0, 1}){
                        if (isValid(row + rInc, col + cInc, rows, cols)){
                            count++;
                            sum += M[row + rInc][col + cInc];
                        }
                    }
                }
                result[row][col] = sum / count;
            }
        }
        
        return result;
    }
    
    private boolean isValid(int x, int y, int rows, int cols){
        return x >=0 && x < rows && y >=0 && y < cols;
    }
}