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图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。

每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。

如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。

给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。

示例 1:

输入:img = [[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
示例 2:

输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
解释:
对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.666667) = 141
对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) = 138

提示:

m == img.length
n == img[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= img[i][j] <= 255

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/image-smoother
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#define for0(a,n) for(int (a)=0;(a)<(n);(a)++)class Solution {public:vector<vector<int>> imageSmoother(vector<vector<int>>& img) {//cout<<img[0][0]<<endl;int m=img.size(), n=img[0].size();
//        cout<<m<<" "<<n<<endl;vector<vector<int>>ans;for0(y,m){vector<int> ans_row;for0(x,n){int S=0,npixel=0;for(int dy=-1;dy<=1;dy++){for(int dx=-1;dx<=1;dx++){int ty=y+dy;int tx=x+dx;if( ty<0||ty>=m||tx<0||tx>=n ) continue;S+=img[ty][tx];npixel+=1;}}ans_row.push_back(S/npixel);
//                cout<<S/npixel<<endl;}ans.push_back(ans_row);}return ans;}
};

题解代码语法学习:

vector<vector<int>>result(m,vector<int>(n));