主要解决三问题
1. 图像的存储
输入采用的是RLE编码，存储也采用类似的方式，但要做点变换。比如输入
7
15 4
100 15
25 2
175 2
25 5
175 2
25 5
0 0
经过变换，得到
7
15 4
100 19
25 21
175 23
25 28
175 30
25 35
其实就是把run length修改成了index分界值。这样做的好处是：要知道第n个像素的值，直接跟其中index分界值进行比较即可，简化了查找过程。
2. 每个像素edge值的计算
按照题目的要求，每个像素edge值是该像素与8邻域的最大差值。可以采用这样的处理方法：为8领域设置标志位，初始化均为true,表示邻域存在，然后根据像素的index判断它是否在图像的边界上，比如左上角的像素，其左边和上边的领域都不存在，根据不同的情况，对邻域的标志位进行更新。最后，只考虑标志位为true的领域，取它的值与当前像素值求差值，进而确定edge值。
3. 提速的技巧
逐像素进行处理一定会超时的，这里至少有两个提速的技巧。一是多行像素相同的情况，这时将有一连串值为0的edge;二是多列像素布局相同的情况，这时将有一连串相同edge值。下面是上述两种情况的例子
2
5 5000000
250 5000000
0 0
5000000
5 5000000
250 5000000
0 0
0
解题代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// struct BLOCK
struct BLOCK
{
short value;
int position;
};
const int N = 1005;
// CRLEImage
// class for run length encoded image
class CRLEImage
{
private:
BLOCK m_data[N];
int m_count;
int m_width;
public:
// constructor
CRLEImage（） : m_count（0）， m_width（0）
{
m_data[0].position = 0;
m_data[0].value = -1;
}
// Scan
bool Scan（）
{
int width, value, run_length;
scanf（"%d", &width）；
if（ width == 0 ） {
printf（"0\n"）；
return false;
}
m_width = width;
int i = 1, index = 0;
while（true）
{
scanf（"%d %d", &value, &run_length）；
if（ value == 0 && run_length == 0）
break;
index += run_length;
set_block（i, （short）value, index）；
++i;
}
m_count = i-1;
return true;
}
// Process
void Process（）
{
printf（"%d\n", m_width）；
short last_edge = calculate_edge（1, 1）， edge;
int last_idx = 1, idx = 2;
for（int i = 1; i <= m_count; ++i）
{
while（idx <= m_data[i].position）
{
edge = calculate_edge（idx, i）；
// if edge value change
if（edge != last_edge）
{
printf（"%d %d\n", （int）last_edge, （idx - last_idx））；
last_idx = idx;
last_edge = edge;
}