小红正在手写一个视觉模型中的二维空洞卷积算子。输入是一张单通道特征图和一个 K*K 的卷积核。 计算前，需要先在输入特征图四周填充 padding 层 0。空洞卷积不会真的把卷积核插入 0，而是在访问输入窗口时，按 dilation 的间隔选取元素。 设卷积核大小为 K，膨胀率为 d，则有效卷积核尺寸为： K_eff = K + (K-1)*(d-1) 输出尺寸为： H_out = floor((H + 2*padding - K_eff)/stride) + 1 W_out = floor((W + 2*padding - K_eff)/stride) + 1 请按上述规则计算每个输出位置的乘加结果，并逐行输出最终矩阵。
输入特征图的大小（ H 和 W ） 输入特征图的元素，共 H×W 个，且全部为整数 卷积核的大小（ K ），为奇数 卷积核的元素，共 K×K 个，且全部为整数 步长（ stride ）为 ≥1 的整数； 填充（ padding ）为正整数（仅支持常数 0 填充，输入特征图上下左右各填充 padding 层 0 ）； 膨胀率（ dilation ）为 ≥1 的整数（ dilation=1 时等价于普通 2D 卷积）。
逐行返回卷积后的二维特征图
3 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 1 0 -1 1 0 -1 1 0 -1 1 0 1
-6
考点：模拟
限制 2 秒 / 256MB ｜ 标准输入输出
推荐方向：模拟
本题切入点
按空洞卷积定义实现：有效核尺寸 K_eff = K+(K−1)(d−1)，输出尺寸由 floor 公式给出，访问窗口时按 dilation 间隔取元素（不是真的插零）。
不涉及复杂算法，把题目描述的流程原样翻译成代码逐步执行即可。
思路框架（模拟 通法 · 非本题专属）
实现要点：结构上通常是一个外层循环包住若干 if/else 分支；只要状态定义清楚，正确率很高。
复杂度：时间 O(操作次数) ｜ 空间 O(状态数)
该范式的通法易错点
样例 1
3 3 / 1 2 3 4 5 6 7 8 9 / 3 / 1 0 -1 1 0 -1 1 0 -1 / 1 / 0 / 1-6解析由校招宝本地引擎整理（依据源站考点标签 / 人工判题标注 / 题面规模信号），非官方题解，仅供思路参考。
本题来源：2026年-华为-05月13号AI岗。