1123：图像相似度时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB【题目描述】
给出两幅相同大小的黑白图像(用0-1矩阵)表示，求它们的相似度。说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。
【输入】
第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1≤m≤100, 1≤n≤100。
之后m行，每行n个整数0或1，表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。
之后m行，每行n个整数0或1，表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。
【输出】
一个实数，表示相似度(以百分比的形式给出)，精确到小数点后两位。
【输入样例】
3 3
1 0 1
0 0 1
1 1 0
1 1 0
0 0 1
0 0 1
【输出样例】
44.44
说明
主要考查二维数组。
题目概述
输入两个矩阵，求这两矩阵坐标值相等的数目占一个矩阵坐标总数的百分比。
思路分析
上图中，左边的是矩阵a，右边是矩阵b，它们都具有相同的坐标(以相同颜色标注)，如果相同坐标的值相等(元素相等)，则累计。例如上图(1,1)、(1,3)、(2,1)、(2,2)、(2,3)坐标值相等，共5个，而矩阵坐标共有9个，所以相等坐标值的数目占总数的44.44%，所以输出44.44。
对于矩阵输入，有两种方案。
第一，声明两个二维数组接收矩阵数据。
第二，声明一个二维数组接收第一个矩阵的数据，第二个矩阵可以使用变量来接收。
不管是哪种，在判断两个矩阵的相同坐标的值是否相等，都采用相同的思路。即在输入第二个矩阵时，可以边输入边判断两个矩阵的相同坐标的值，所以不管是使用二维数组还是变量，都可以达到目的。
代码中将展示此两种方法。
最后输出时应注意数据类型，输入的数据是整型，而输出的是浮点型，且是百分比，所以应乘以100.0，这样既可以转换成浮点型，有可以达到百分比的结果。
数据类型：输入的数据可选int类型，注意输出时类型的转换。
参考代码 - C++(方法1)
参考代码 - C++(方法2)
参考代码下载链接
https://pan.baidu.com/s/1yx7aWaE63dqcW1yBkoNjKA
提取码: dsbc
END
注：题目来源于网络，转载于《信息学奥赛一本通(C++版)在线评测系统》，点击下方的【阅读原文】即可打开该题的链接。
题解属于本微信公众号【大神编程】原创。
