NOIP学习之多维数组:52.图像相似度

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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。
样例输入
3 3
1 0 1
0 0 1
1 1 0
1 1 0
0 0 1
0 0 1
样例输出
44.44

#include<iostream>

using namespace std;
int a[101][101],b[101][101];
int main() 
{
    int m,n;
    
    int sum=0;
    int i,j;
    cin>>m>>n;
    
    for(i=1;i<=m;i++)//输入第一个图像
        for(j=1;j<=n;j++)
            cin>>a[i][j];
    
    for(i=1;i<=m;i++)
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            cin>>b[i][j];//输入第二个图像
            if(a[i][j]==b[i][j])//与第一个图像比较，若像素点颜色相同，计数器+1
                sum++;
        }
    
    printf("%.2f\n",sum*1.0/(n*m)*100);
    
    return 0;
}