fjnu 1438 黑白图像压缩

Description

选修基础生物基因学的时候,小可可在家里做了一次图像学试验.她知道:整个图像其实就是若干个图像点(称作像素)的序列,假定序列中像素的个数总是8的倍数,于是每八个像素可以转换成一个叫做字节的数,从而这个表示图像的像素序列就被转换成了字节的序列.所谓的字节就是一个八位的二进制数(当然,为了便于书写,人们经常用它的十进制形式来表示).这八个像素从前向后依次对应于字节从高位到低位的八个位,用0来表示白色像素,1来表示黑色像素.这种表示方法叫做位图法.例如字节序列210,0,255表示了8*3=24个像素,由于对应的二进制形式是11010010,00000000,11111111,所以这24个像素的颜色依次是黑,黑,白,黑,白,白,黑,白,白,白,白,白,白,白,白,白,黑,黑,黑,黑,黑,黑,黑,黑.

小可可想:其实图像中存在着很多连续的同色像素段,也许换一种方式表达图像能够减少图像的数据量.她的思路是:把像素按照颜色分成若干个片段,同一个片段中各像素颜色相同,且连续的同色像素都在同一个片段中.同时已知每个片段的最大长度小于128.每一个像素片段都是用一个二进制字节量来表示,最高位表示片段中像素的颜色,而低七位表示片段中像素的数目.注意:不存在长度为0的像素片段.这种表示法叫做像素片段法.

例如位图表示法的字节序列210,0,255对应的像素序列可以分成七个片段,分别是:11,0,1,00,1,000000000,11111111.如果用像素片段法来表示的话,二进制字节序列应该写成10000010,00000001,10000001,00000010,10000001,00001001,10001000,而其对应于十进制字节序列就是130,1,129,2,129,9,136.

像素片段法是否能有效地减少图像的数据存储量呢 小可可不知道如何用数学的方法加以证明,于是决心对手头上的图像做些试验,看看该方法是否真的有效.请你编写程序完成图像信息的转换,以协助小可可完成这项试验.

Input

输入为一行,存放了一个图像的信息.第一个数是正整数n(n<=80000),表明该图像有个像素.随后有n/8个十进制形式的字节量,表示该图像的位图信息.相邻数之间用一个空白字符隔开.

Output

输出以像素片段表示法表示的图像信息,各个数都以十进制的形式出现,相邻数之间用一个空白字符隔开.

Sample Input

24 210 0 255

Sample Output

130 1 129 2 129 9 136

KEY:这个先将数值转成二进制的，然后进行转化，这要算个数就行了；初值1 赋128，0赋0；


Source:




#include<iostream>


#include<string>


using namespace std;




char a[80002];


int b[80002];


int m;


int n;


int k;




void translate(int x)




...{


char tmp[10]="#00000000";


int i=8;


while(x!=0)




...{


tmp[i--]=x%2+48;


x/=2;


}


for(i=1;i<=8;i++)


a[k++]=tmp[i];




}




int main()




...{


// freopen("fjnu_1438.in","r",stdin);


cin>>n;


int x;


while(cin>>x)




...{


translate(x);


}


int i=0;


int s=0;


while(i<n)




...{


int count=0;


if(a[i]=='1') s=128;


else s=0;


while(a[i]==a[i+1])




...{


i++;


count++;


}


i++;


s+=count+1;


b[m++]=s;


}


for(i=0;i<m-1;i++)


cout<<b[i]<<" ";


cout<<b[i]<<endl;


return 0;


}