现在有m*n的二维数组，每取每一行的最大值和该最大值对应的列数

可以使用两个for循环遍历每一行，找到该行的最大值和对应的列数，然后将结果存储到一个新的数组中。

示例代码如下：

def find_max_value(arr):
    result = []
    for i in range(len(arr)):
        max_value = arr[i][0]
        max_index = 0
        for j in range(len(arr[i])):
            if arr[i][j] > max_value:
                max_value = arr[i][j]
                max_index = j
        result.append((max_value, max_index))
    return result

使用示例：

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = find_max_value(arr)
print(result)  # [(3, 2), (6, 2), (9, 2)]

在本示例中，输入的二维数组为`[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`，每一行的最大值和对应的列数分别是`(3, 2)`、`(6, 2)`和`(9, 2)`。函数`find_max_value`返回了一个列表，其中包含了每一行的最大值和对应的列数。

相关问题

现在有m*n的二维numpy数组，每取每一行的最大值和该最大值对应的列数，要求以二维numpy数组形式输出

可以使用numpy的argmax函数找到每一行的最大值所在的列数，然后使用numpy的max函数找到每一行的最大值，最后将列数和最大值组成一个二维numpy数组即可。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个3x4的二维numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 找到每一行的最大值所在的列数
max_col = np.argmax(arr, axis=1)

# 找到每一行的最大值
max_val = np.max(arr, axis=1)

# 将列数和最大值组成一个二维numpy数组
result = np.column_stack((max_col, max_val))

print(result)
# 输出：
# [[3 4]
#  [3 8]
#  [3 12]]

其中，np.argmax(arr, axis=1)表示沿着每一行找到最大值所在的列数，np.max(arr, axis=1)表示沿着每一行找到最大值。np.column_stack((max_col, max_val))表示将列数和最大值按列方向合并成一个二维numpy数组。

用scala实现一个需求，有一个二维数组和一个时间的一维数组，二维数组每行是个一维int组成的一维数组，二维数组的每行对应时间数组的每行，希望求出，一维数组内每个元素达到一个给定值的对应最小时间，如果其中有个元素达不到则返回时间的最大值

### 回答1：
我可以帮你写出一种用 Scala 实现这个需求的方法。

首先，假设二维数组是 `arr`，一维数组是 `times`，给定的值是 `target`。

我们可以使用双重循环来遍历每一行以及每一个元素，使用变量 `minTime` 记录当前行满足条件的最小时间。

如果当前元素比 `target` 大，则将 `minTime` 赋值为当前时间。否则，将当前元素加到变量 `sum` 中。如果 `sum` 大于等于 `target`，则将 `minTime` 赋值为当前时间。

如果遍历完了一整行，则将 `minTime` 和最终结果 `result` 中的值进行比较，如果 `minTime` 更小，则将 `minTime` 赋值给 `result`。

最后，我们可以将 `result` 返回。

下面是一个示例代码：

def minTimeToReachTarget(arr: Array[Array[Int]], times: Array[Int], target: Int): Int = {
  var result = Int.MaxValue // 用来记录最终的结果
  for (i <- arr.indices) { // 遍历每一行
    var minTime = Int.MaxValue // 用来记录当前行满足条件的最小时间
    var sum = 0 // 用来记录当前行已经遍历过的元素之和
    for (j <- arr(i).indices) { // 遍历当前行的每一个元素
      if (arr(i)(j) >= target) { // 如果当前元素比 target 大，则更新 minTime
        minTime = times(i)
      } else { //  

### 回答2：
可以使用scala实现如下需求：

def findMinTime(arr: Array[Array[Int]], target: Int): Int = {
val n = arr.length // 二维数组的行数
val m = arr(0).length // 二维数组的列数

var minTime = Int.MaxValue // 初始化最小时间为最大值
var found = false // 标志是否找到满足条件的时间

// 遍历一维数组的每个元素
for (i <- 0 until m) {
var time = 0 // 初始化时间为0
var foundElem = false // 标志是否找到满足条件的元素

// 遍历二维数组的每一行
for (j <- 0 until n) {
// 如果当前行的元素不满足条件，则跳出内层循环
if (arr(j)(i) < target) {
foundElem = false
break()
}

// 累计时间
time += arr(j)(i)
foundElem = true
}

// 如果找到了满足条件的元素
if (foundElem) {
minTime = math.min(minTime, time)
found = true
}
}

// 如果有满足条件的元素，则返回最小时间，否则返回时间的最大值
if (found) minTime else Int.MaxValue
}

这个方法接收一个二维数组`arr`和一个目标值`target`作为参数。然后遍历一维数组的每个元素，在二维数组的每一行中找到满足条件的元素，累计时间。如果找到了满足条件的元素，则在找到的元素中选择最小的时间作为最小时间。最后返回最小时间，如果没有找到满足条件的元素，则返回时间的最大值。  

### 回答3：
首先，我们可以使用嵌套循环来遍历二维数组和时间数组，找到每个元素达到给定值的最小时间。

首先，假设给定值为target。（以下所有时间值都假设为非负数）

我们可以使用一个变量minTime来存储当前已经找到的最小时间，初始化为时间数组的最大值。然后，我们开始遍历二维数组的每一行。

对于每一行，我们使用另一个变量flag来标记该行中的所有元素是否都达到了给定值。我们将flag初始化为true，并使用一个内部循环遍历当前行的每个元素。

如果当前元素小于给定值target，我们将flag设为false，并继续遍历。否则，我们将当前元素与minTime进行比较。如果当前元素小于minTime，则更新minTime的值为当前元素的值。

完成了内部循环后，我们再次检查flag的值。如果flag为false，说明该行中有元素未达到给定值，直接返回时间的最大值。

继续进行下一行的遍历，重复上述步骤。最后，当所有行都遍历完成后，返回minTime的值即可。

以下是用Scala代码实现上述需求的示例：

def findMinTime(arr: Array[Array[Int]], timeArr: Array[Int], target: Int): Int = {
val maxTime = Int.MaxValue
var minTime = maxTime

for (i <- arr.indices) {
var flag = true

for (j <- arr(i).indices) {
if (arr(i)(j) < target) {
flag = false
} else if (arr(i)(j) < minTime) {
minTime = arr(i)(j)
}
}

if (!flag) {
return maxTime
}
}

minTime
}

你可以使用这个函数来测试你的二维数组和时间数组。调用`findMinTime(arr, timeArr, target)`，其中`arr`是二维数组，`timeArr`是时间数组，`target`是给定值，函数会返回一维数组内每个元素达到给定值的对应最小时间，如果有元素未达到则返回时间的最大值。