找出一个二维数组的“鞍点”,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小。也可能没有鞍点。
时间: 2023-06-19 22:05:20 浏览: 51
一个二维数组的“鞍点”可以通过以下步骤找到:
1. 遍历每一行,找到该行的最大值。
2. 遍历每一列,找到该列的最小值。
3. 对于每个元素,如果它既是所在行的最大值,又是所在列的最小值,则它是一个“鞍点”。
以下是一个示例 Python 代码,用于找到二维数组的“鞍点”:
```python
def saddle_point(arr):
for i in range(len(arr)):
row_max = max(arr[i])
col_index = arr[i].index(row_max)
col_min = row_max
for j in range(len(arr)):
if arr[j][col_index] < col_min:
col_min = arr[j][col_index]
if col_min == row_max:
return (i, col_index)
return None
```
在此代码中,我们遍历每一行,找到该行的最大值。然后,我们遍历每一列,找到该列的最小值。对于每个元素,如果它既是所在行的最大值,又是所在列的最小值,则它是一个“鞍点”。如果没有找到“鞍点”,则返回 None。
相关问题
找出一个二维数组的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小,数组也可能没有鞍点。
一个二维数组的鞍点是指该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小。可以通过以下步骤找出一个二维数组的鞍点:
1. 遍历数组的每个元素,找到该行上的最大值和该列上的最小值。
2. 判断该元素是否等于该行的最大值和该列的最小值,如果相等,则该元素是一个鞍点。
3. 如果遍历完整个数组都没有找到鞍点,则该数组没有鞍点。
以下是一个示例代码,用于寻找一个二维数组的鞍点:
```python
def find_saddle_point(matrix):
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[0])):
row_max = max(matrix[i])
col_min = min([matrix[k][j] for k in range(len(matrix))])
if matrix[i][j] == row_max and matrix[i][j] == col_min:
return (i, j)
return None
```
该函数接受一个二维数组作为参数,返回一个包含鞍点行和列索引的元组,如果没有鞍点则返回 None。例如,对于以下二维数组:
```python
matrix = [
[3, 7, 8, 4],
[5, 1, 2, 6],
[9, 0, 7, 5],
[2, 4, 6, 8]
]
```
该函数会返回 (0, 2),因为该元素的值为 8,在第一行中是最大值,在第三列中是最小值,因此它是一个鞍点。
找出一个二维数组的“鞍点”,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小
好的,我会尽力解答。对于一个二维数组,我们可以通过以下方式找到其鞍点:
1. 遍历每一行,找出该行上的最大值及其索引。
2. 对于每个最大值,检查其是否也是该列上的最小值。如果是,那么该位置就是鞍点。
下面是一个简单的 Python 代码示例,它实现了上述逻辑:
```python
def find_saddle_point(matrix):
for i, row in enumerate(matrix):
max_in_row = max(row)
col_index = row.index(max_in_row)
if all(matrix[j][col_index] <= max_in_row for j in range(len(matrix))):
return (i, col_index)
return None
```
这个函数接受一个二维数组作为输入,返回其鞍点的坐标。如果没有鞍点,则返回 `None`。